入门级学者的计算机书籍精选
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这本书的主要内容是介绍神经网络解决问题的相关理论和实践，内容详细易懂。遵循先介绍原因后思考原则，然后再介绍出解决方案。 
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本书囊括了线性代数、概率论、信息论、数值优化等一系列关于深度学习的基础知识。利用记事本将图像、文字与代码统一起来。 
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这本书详细地介绍了关于机械学习和深度学习等主要算法。并且带有清晰的推倒证明过程，易于理解与学习，思路明确。 
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全书分为八大部分，系统全面的阐述了有关人工智能的理论与实践。并且配有为老师与学生提供大量教学学习资料的配套网址。 
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该书为“中国人工智能2.0发展战略研究”重大咨询研究项目的配套书籍。包括人工智能概述、大数据智能、群体智能等内容。 
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本书重点介绍了八大课程群的概况和知识点，打好专业基础。并且特设“专业综合性实验”课程群，利于培养学生实践能力。 
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本书以工业机器人4个典型应用为出发点，通过项目式教学的方法进行详细的分析与讲解。配有相关演示光盘、工作站模板等资源。 
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本书分别介绍了经典的深度学习算法和深度学习在一些领域的应用两大部分内容。每个章节搭配不同层次的内容，展示百面精彩。 
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本书利用高效的可复用代码来阐释如何处理统计数据，便于理解。内容涉及计算学习理论、概率图模等多方面，利于研究。 
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列举具体实例，并通过照片和图解的方式，让读者轻松理解。专门选取IoT一些重要知识进行分类总结，内容详实。 
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详细的讨论了文本机器学习的多方面内容，可用作专业课本。内容设计上循序渐进，引用实例来介绍各类算法和应用。 
