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深度解读人工智能的图书好物榜
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这本书通过大量真实的案例,介绍如何使用深度学习解决实际问题,帮助读者以有效的方式上手TensorFlow和深度学习。
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这本书介绍大量特征工程技术,教你从原始数据中提取出正确的特征并将其转换为适合机器学习模型的格式。
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这是一本详细介绍深度强化学习算法的入门类图书,涉及深度学习和强化学习的相关内容,是人工智能前沿的研究方向。
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本书涵盖经典强化学习的完整内容,甚至包括作为深度强化学习萌芽的重要成果DFQ,有助于了解强化学习的发展历史和重要成果。
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本书介绍在自然语言交叉学科中,工程应用常用的学科知识,包括自然语言处理概述、Python 基础知识和环境搭建等内容。
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本书记录了作者从实际工作中总结出来的很多开发技巧,涵盖与深度神经网络调试相关的通用技巧,供深度学习工程师阅读和参考。
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本书系统介绍了视觉SLAM所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,如三维空间的刚体运动、非线性优化等功能。
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本书采用独创的黑箱模式、MBA案例教学机制,结合大量的经典案例,介绍Tensor系统和常用的深度学习算法。
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这本书涵盖了有监督学习、无监督学习、模型优化、自然语言处理等机器学习领域所需要掌握的内容,从内容结构上重视知识的实用性。