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《深度学习应用与实战（全彩）》是由韩少云编著,《深度学习应用与实战（全彩）》系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深入了解深度学习。 《深度学习应用与实战（全彩）》共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法...

《一本书读懂ChatGPT、AIGC和元宇宙》是由王喜文编著,本书以通俗的语言和生动的案例，将ChatGPT、AIGC和元宇宙等热点一网打尽，全面展示“台前”“幕后”的来龙去脉，是一本深入浅出的通识书。本书将为你拨开迷雾，搞懂底层逻辑，把握风靡全球的未来科技和AI新时代的成长机会。...

《深度学习之模型设计》是由言有三编著,本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络...

《深入浅出GAN生成对抗网络》是由廖茂文编著,本书首先从Python 基本语法开始讨论，逐步介绍必备的数学知识与神经网络的基本知识，并利用讨论的内容编写一个深度学习框架TensorPy，有了这些知识作为铺垫后，就开始讨论生成对抗网络（GAN）相关...

《深度强化学习实战》是由亚历山大-扎伊编著,本书先介绍深度强化学习的基础知识及相关算法，然后给出多个实战项目，以期让读者可以根据环境的直接反馈对智能体加以调整和改进，提升运用深度强化学习技术解决实际问题的能力。 本书涵盖深度Q网络、策略梯度法、...

《PyTorch深度学习实战》是由张敏编著,PyTorch作为深度学习领域逐渐崛起的新星，其易用性及Python友好性深受广大算法爱好者的喜爱，无论是在学术领域还是在工业领域，PyTorch都已经成为算法研究的首选。 本书以深度学习为核心，详细...

《图深度学习》是由马耀编著,《图深度学习》全面介绍了图深度学习的理论基础、模型方法及实际应用。全书分为4 篇，共15 章。第1 篇为基础理论，重点介绍图和深度学习的基础知识，包括图的关键概念和属性、各种基础的神经网络模型、训练深...

《从零开始机器学习的数学原理和算法实践》是由大威编著,零基础读者应如何快速入门机器学习？数学基础薄弱的读者应如何理解机器学习中的数学原理？这些正是本书要解决的问题。本书从数学基础知识入手，通过前3章的介绍，帮助读者轻松复习机器学习涉及的数学知识；然后，通...

《人脸识别与美颜算法实战》是由方圆圆编著,这是一本新手入门人工智能图像处理技术的基础图书，其主旨是带领读者从零开始学习人脸识别与美颜算法的相关知识。书中介绍了Python图像处理的相关知识以及机器学习和深度学习理论及其在人脸识别与美颜领域中的应用。...

《生成对抗网络入门指南（第2版）》是由史丹青编著,适读人群： 本书面向机器学习从业人员、在校相关专业学生以及具备一定基础的人工智能领域爱好者。 1、本书第2版跟踪近两年生成对抗网络（GAN）技术的发展和变化，包括离散数据生成、GAN与强化学习的关联、...