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《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、...

《人工智能入行实战》是由李烨编著,本书主要讲解人工智能的技术发展和行业现状，旨在帮助读者掌握进入人工智能行业工作的知识和方法。 本书首先介绍人工智能的技术概况、人工智能对人们的生活和工作的影响，以及人工智能的三大技术——机器学习、深度...

《新一代人工智能》是由芦碧波编著,本书是人工智能和机器学习领域专家多年实践的结晶。它深入浅出地讲解了无代码人工智能开发平台实践，可以激发读者对人工智能的兴趣、学习人工智能知识、明确人工智能要素、掌握人工智能应用流程，并在学习和工作中不...

《深入理解计算机视觉》是由张晨然编著,本书由浅入深地介绍了MNIST、ImageNet、CIFAR、波士顿房产、ModelNet等经典二维、三维数据集和相关 赛事，还介绍了TensorFlow中的二维卷积层、全连接层、激活层、池化层、批次归一化层、随机失活层的算法和梯度下降原理...

《自然语言处理之BERT模型算法、架构和案例实战》是由陈之炎编著,"本书用简单、通俗、易懂的语言对BERT相关的自然语言处理技术进行描述，从原理、架构、实现等多维度解读BERT 模型，并展示不同层面的实战案例，通过将理论和实践相结合， 使读者能够在对模型充分理解的基...