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361.
深度學習原理與PyTorch實戰（簡體書）
作者：
集智俱樂部
編著
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2021/12/01
裝訂：
平裝
本書是一本系統介紹深度學習及開源框架PyTorch的入門書。全書注重實戰，每章圍繞一個有意思的實戰案例展開，不僅循序漸進地講解了PyTorch的基本使用、神經網絡的搭建、卷積神經網絡和循環神經網絡的實現，而且全面深入地介紹了計算機視覺、自然語言處理、遷移學習，以及對抗學習和深度強化學習等前沿技術。讀者通過閱讀本書，可以輕鬆入門深度學習，學會構造一個圖像識別器，生成逼真的圖畫，讓機器理解單詞與文本，讓機器作曲，教會機器玩遊戲，還可以實現一個簡單的機器翻譯系統。本書適用於人工智能行業的軟件工程師、對人工智能感興趣的學生，也非常適合作為深度學習培訓教程。
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362.
機器學習算法入門與編程實踐：基於Python(微課視頻版)（簡體書）
作者：
唐四薪
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2021/11/02
裝訂：
平裝
本書對機器學習算法的基本原理和Python程序實現進行了系統的介紹，每種算法都採用Sklearn程序實現並用Matplotlib進行數據可視化。為了幫助讀者更加高效、直觀地學習，作者為本書錄製了13個微課視頻，讀者可以用手機掃描書中的二維碼進行觀看，也可以將視頻下載後進行觀看。本書共8章，包括機器學習概述、Python機器學習與可視化、關聯規則與推薦算法、聚類算法、分類算法、回歸與邏輯回歸、人工神經網絡、支持向量機等內容。本書可以作為高等院校機器學習和人工智能概論等課程的教材，也可作為機器學習算法入門讀者的自學用書，還可以作為人工智能等領域機器學習研究者和應用人員的參考書。
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363.
機器學習（簡體書）
作者：
王貝倫
出版社：
東南大學出版社
出版日：
2021/11/01
裝訂：
平裝
本書按照機器學習十年來的教學經驗將主要教學內容分為五大板塊：“數學基礎”“回歸問題”“分類問題”“無監督問題”以及“概率圖模型”。既注重學習內容由淺入深和教學的先後順序，又兼顧了內容的全面性，給予授課老師充分的授課自由。本書內容新穎，結構化層次化地介紹了機器學習的重要內容，語言嚴謹詳細，配圖全面直白。而課後配套的習題、實驗、網課與書本內容相對應，讓學生能夠快速入門機器學習，既可更深入更全面地掌握書本內容，課後鞏固知識點充分理解理論知識，又可鍛煉其面對實際人工智能問題的編程能力。
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364.
機器學習：基於騰訊雲機器學習應用工程師認證(TCP)（簡體書）
作者：
李然
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2021/11/01
裝訂：
平裝
機器學習是人工智能的重要技術基礎。本書涵蓋了機器學習的基礎知識，精選了機器學習常用算法，緊密結合騰訊云培訓認證中心的機器學習應用工程師認證體系，主要包括人工智能與機器學習概念、數學基礎、編程基礎、數據結構與算法、分類算法、回歸算法、無監督學習算法、數據獲取、特徵處理、模型選取與調優、模型評估等，並給出了基於騰訊TIONE平臺的操作實例。全書深入淺出、案例豐富，兼具廣度與深度，便於學生鞏固學習，適合作為高等院校本科生或研究生機器學習、數據分析、數據挖掘等課程的教材，也可供對機器學習感興趣並希望從事機器學習等領域相關工作的個人開發者閱讀參考。
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365.
實戰機器學習（簡體書）
作者：
鮑亮
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2021/11/01
裝訂：
平裝
隨著互聯網、物聯網、雲計算等技術的不斷發展，許多領域都產生了大量的資料。利用機器學習技術分析海量資料，可以從資料中發現隱含的、有價值的規律和模式，進而用於預測並採取相應動作。在上述背景下，《實戰機器學習（人工智能技術叢書）》從理論、技術和應用三個層面入手，全面講解如何利用機器學習技術解決實際問題。 《實戰機器學習（人工智能技術叢書）》共分26章，內容包括機器學習解決問題流程、問題分析與建模、資料探索與準備、特徵工程、模型訓練與評價、模型部署與應用、回歸模型、支援向量機、決策樹、集成學習、K近鄰算法、貝葉斯方法、聚類算法、關聯規則學習、神經網絡基礎、正則化、深度學習中的優化、卷積神經網絡、迴圈神經網絡、自編碼器、基於深度學習的語音分離方法、基於深度學習的圖像去浮水印方法、基於LSTM的雲環境工作負載預測方法、基於QoS的服務組合問題、基於強化學習的投資組合方法、基於GAN模型的大資料系統參數優化方法。 《實戰機器學習（人工智能技術叢書）》內容全面、示例豐富，適合機器學習初學者以及想要全面掌握機器學習技術的算法開發人員，也適合高等院校和培訓機構人工智能相關專業的師生教學參考。
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366.
深度學習計算機視覺實戰（簡體書）
作者：
肖鈴
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2021/11/01
裝訂：
平裝
本書是一本看懂計算機視覺的實戰指南，使用理論與實踐相結合的思想，真正一站式搞定理論學習、算法開發到模型部署上線。 全書內容共分為四個部分。第一部分包括第1、2章，主要講解深度學習和計算機視覺基礎，如計算機視覺領域的經典網絡和常見的目標檢測算法；第二部分包括第3～6章，主要講解影像處理知識，結合應用案例，對知識點進行分析說明；第三部分包括第7～11章，主要講解計算機視覺中的實戰項目，對實現細節做了追本溯源的講解；第四部分包括第12～13章，主要講解模型的落地部署，該部分的講解基於TensorFlow Lite框架，該框架受眾廣、熱度高，且在各種平臺都有對應的支援與優化加速方案，方便讀者使用。 本書中的上百個知識點與50多個案例都是作者工程應用中的經驗總結，每章末尾均有"進階必備”，給讀者提供更多的拓展知識。本書適合計算機視覺的初學者、計算機視覺算法開發人員、對深度學習有興趣的使用者或者亟須工程落地使用的使用者，也適合作為高校相關專業的學生教材使用。
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367.
聯邦學習：原理與算法（簡體書）
作者：
王健宗
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2021/11/01
裝訂：
平裝
數據孤島問題已經成為制約人工智能發展的主要阻礙。在此背景下, 聯邦學習(Federated Learning) 作為一種新興的機器學習技術範式, 憑藉其突出的隱私保護能力,展示出在諸多業務場景中的應用價值。本書從聯邦學習的基礎知識出發, 深入淺出地介紹了中央服務器優化和聯邦機器學習的算法體系, 詳細闡述了聯邦學習中涉及的加密通信模塊的相關知識, 以定性和定量的雙視角建立了聯邦學習服務質量的評估維度、理論體系, 還延伸介紹了提升聯邦學習服務質量的方法, 並對聯邦學習的研究趨勢進行了深入探討與分析, 可以對設計和選擇算法提供工具式的參考和幫助。本書是高校、科研院所和業界相關學者研究聯邦學習技術的理想讀本, 也適合大數據、人工智能行業的從業者和感興趣的讀者參考。
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368.
深度學習神經網絡設計與案例研究（簡體書）
作者：
(美)Daniel Graupe
出版社：
科學出版社
出版日：
2021/11/01
裝訂：
平裝
本書主要對深度學習神經網絡模型的設計與應用進行研究。首先，對深度學習神經網絡理論的發展歷史、基本概念進行回顧。然後，對深度學習神經網絡衍生出的反向傳播神經網絡、卷積神經網絡、大內存存儲與檢索神經網絡進行深入分析。通過20個實際應用案例，對不同結構深度學習神經網絡的優缺點進行比較，總結這些神經網絡在不同領域的應用優勢。最後，給出所有應用案例的核心代碼，方便讀者在這些代碼的基礎上，完成相應深度學習神經網絡模型的設計和重構。
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369.
機器學習工程實戰（簡體書）
作者：
(加)安德烈‧布可夫
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2021/11/01
裝訂：
平裝
本書是人工智能和機器學習領域專業多年實踐的結晶，深入淺出講解機器學習應用和工程實踐，是對機器學習工程實踐和設計模式的系統回顧。全書分別從項目前的準備，數據收集和準備，特徵工程，監督模型訓練，模型評估，模型服務、監測和維護等方面講解，由淺入深剖析機器學習實踐過程中遇到的問題，幫助讀者快速掌握機器學習工程實踐和設計模式的基本原理與方法。本書內容安排合理，架構清晰，理論與實踐相結合，適合想要從事機器學習項目的數據分析師、機器學習工程師以及機器學習相關專業的學生閱讀，也可供需要處理模型的軟件架構師參考。
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深度學習入門與實踐（簡體書）
作者：
魯鳴鳴
出版社：
中南大學出版社
出版日：
2021/10/26
裝訂：
平裝
本書通過比較分類問題和邏輯回歸問題，引出機器學習的概率分析基礎，並建立起邏輯回歸和單個神經元的等價性。基於這種等價性，本書將直觀地引出深度神經網絡的基本思想和架構。然後，本書將分別介紹深度學習目前運用最廣泛的兩個模型：卷積神經網絡和循環神經網絡。最後，本書將探討深度學習在無監督學習領域的一些前沿探索，包括詞(節點)嵌入、自編碼器、對抗生成網絡等。本書主要內容包括：機器學習概述與線性回歸模型、基於概率的分類模型、邏輯回歸、深度學習概述、反向傳播、深度學習訓練技巧、卷積神經網絡、深層網絡的意義、詞嵌入模型以及循環神經網絡等。
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機器學習數學基礎：概率論與數理統計（簡體書）
作者：
李昂
出版社：
北京大學出版社
出版日：
2021/10/25
裝訂：
平裝
本書從最基礎的概率統計知識講起，逐步深入到機器學習以及深度學習的分類算法，並在最後配合深度學習的實戰案例，介紹了softmax回歸函數在手寫體圖像識別中的具體應用。通過手動編輯代碼，讓讀者更深入地瞭解概率在人工智能領域的重大作用。全書分為16章，涵蓋的內容主要有概率統計在人工智能發展過程中的重要影響；隨機試驗及概率的概念；隨機變量的分佈及多維隨機變量的分佈情況；貝葉斯算法；正態分佈現象；隨機變量的數字特徵；機器學習中的損失函數；大數定律；樣本及抽樣分佈的做法；參數估計的概念；馬爾科夫鏈；過擬合與欠擬合問題及解決方法；Tensorflow概述及安裝方法；卷積神經網絡介紹；實驗演練之手寫體數字識別等。本書配有大量的插圖，以身邊的生活現象為基礎，深入簡出地介紹了什麼是概率統計，特別適合數學基礎薄弱、想學習概率統計又怕自己看不懂的初學者閱讀。同時也適合機器學習、深度學習的人工智能愛好者閱讀。
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372.
Keras深度學習：入門 實戰與進階（簡體書）
作者：
謝佳標
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2021/10/08
裝訂：
平裝
配套視頻+PPT+全部資料及原始程式碼 獲取方式： 1、微信關注“華章計算機” 2、在後臺回復關鍵字：Keras 這是一本理論與實踐兼顧的深度學習著作，它通過精心的內容組織和豐富的案例講解，能讓讀者零基礎入門，並迅速晉級為有一定理論基礎和項目實戰能力的高手。 基礎方面，不僅介紹了Keras等各種深度學習框架的使用和開發環境的搭建，還對深度學習的基礎知識做了全面講解； 理論方面，詳細講解了全連接神經網絡、卷積神經網絡、迴圈神經網絡、自編碼器和生成式對抗網絡等核心神經網絡的原理和應用； 應用層面，不僅講解了如何用Keras開發各種深度學習模型，而且還講解了深度學習在影像處理和文本處理兩大核心場景的應用； 實戰方面，每個深度學習模型原理的背後都有精心設計的Keras實現代碼，每章都有多個綜合性案例，讀者可以在調試和執行代碼的過程中掌握深度學習模型設計與開發的各種方法和技巧。 本書內容結構合理，重點突出；寫作方式循序漸進，易於讀者理解；行文風格幽默風趣，讀起來不枯燥。
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373.
機器學習與振動信號處理（簡體書）
作者：
楊宏暉
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
本書詳細地論述人工智能與機器學習的基礎知識、振動信號處理基礎知識、機器學習在振動信號處理中應用的基本理論和方法，提供各種應用實例，並闡述實現振動信號測試、分析、處理的軟硬件系統，給出基於機器學習的振動信號測試、分析、處理的算法。本書內容具有典型的智、機、電跨學科特色。全書共10章，主要包括：緒論、振動測試傳感器、振動測試系統、振動信號處理基礎、振動信號時域處理、振動信號頻域處理、基於虛擬儀器的振動信號測試與處理、機器學習基礎、基於機器學習的振動信號識別原理與方法、基於機器學習的機械故障診斷。本書可作為高等院校機械、人工智能、電子信息工程、測控、自動化、計算機科學等專業技術課程的教材，也可作為相關領域的工程技術人員的參考書籍。
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374.
深度學習的計算方法：理論、實踐與應用（簡體書）
作者：
(新加坡)閆偉齊
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
本書作為深度學習方面的入門書籍，目的是使讀者通過學習，理解和掌握深度學習背後的數學原理和計算方法，並將其用於指導理論分析和實踐開發。全書共8章。第1、2章主要介紹了深度學習的相關概念、發展簡史、主要進展，以及典型的深度學習平臺(MATLAB和TensorFlow)、數據增廣技術和相關數學基礎；第3～5章詳細闡述了深度學習的典型網絡模型，包括卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼器、生成對抗網絡及深度Q-學習等模型，重點介紹了這些模型背後的數學原理；第6章重點介紹了膠囊網絡與流形學習；第7章介紹了玻爾茲曼機及其變體，包括受限玻爾茲曼機、深度玻爾茲曼機及概率圖模型；第8章介紹了遷移學習、孿生網絡、集成學習及深度學習方面的重要工作。
庫存：1
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375.
深度學習視頻理解（簡體書）
作者：
張皓
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
視頻理解是計算機視覺和深度學習的一個重要分支。本書對視頻理解的3個重要領域進行介紹，對於每個領域，本書不僅解釋了相關算法的原理，還梳理了算法演進的脈絡。全書共分6章，第1章簡要介紹視頻行業的發展歷程；第2章回顧經典圖像分類模型和RNN；第3章和第4章介紹動作識別的重要算法；第5章介紹時序動作定位的重要算法；第6章介紹視頻Embedding的重要算法。最後總結了常用的一些視頻處理工具。本書既適合高等院校人工智能相關專業的本科生和研究生閱讀，也可供視頻理解、推薦系統、搜索引擎和計算廣告等領域的研究人員和從業者參考。
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376.
Alink權威指南：基於Flink的機器學習實例入門(Java)（簡體書）
作者：
楊旭
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
全書圍繞Alink(阿裡在Flink基礎上做的開源版本)的展開，以實例為主闡述Alink的使用。 ?以機器學習的知識架構將各個章節串聯起來，每個章節配合實例，用戶更容易理解和入手嘗試。 ?數據會採用讀者能免費下載的數據集，在加上Alink本身是開源的、免費的。用戶試用起來沒有成本。 ?實例實現的源代碼，準備放在Alink開源git上，大家容易看到，可以直接下載，代碼旁邊會有實體書的介紹 ?以機器學習的知識架構將各個章節串聯起來，每個章節配合實例，用戶更容易理解和入手嘗試。 ?數據會採用讀者能免費下載的數據集，在加上Alink本身是開源的、免費的。用戶試用起來沒有成本。 ?實例實現的源代碼，準備放在Alink開源git上，大家容易看到，可以直接下載，代碼旁邊會有實體書的介紹
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377.
強化學習(微課版)（簡體書）
作者：
張堯學
;
袁莎
;
白朔天
;
唐傑
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
本書構建了一個完整的強化學習入門路徑，深入淺出地介紹了強化學習算法的基本原理和實現方法。本書 首先回顧了相關預備知識，包括數學基礎和機器學習基礎，然後先介紹強化學習的基本概念，給出強化學習的 數學框架(馬爾可夫決策過程)，隨後介紹強化學習的求解算法，包括表格求解法(動態規劃法、蒙特卡洛法 和時序差分法)，以及近似求解法(值函數近似法、策略梯度法和深度強化學習)。本書最後一部分為實踐與前 沿，實踐部分基於一個相同的例子實現了強化學習領域的主流基礎算法，前沿部分介紹了強化學習領域的最新 研究進展。本書配有相當數量的習題供練習，配套代碼基於 Python 實現，源代碼均已開源，可開放獲取。 本書可作為理工科本科生、研究生的“強化學習”課程的教材，也可作為相關從業者掌握強化學習的入門 參考書。
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378.
MindSpore深度學習高階技術（簡體書）
作者：
陳雷
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
本書系統介紹深度學習的高階技術,並基於MindSpore AI計算框架進行實踐。全書共分10章,內容 涵蓋數據處理、網絡構建、訓練與推理性能優化、模型安全與隱私、模型可靠性、可解釋AI、AI中的公平性 問題、數據驅動AI建模、AI求解科學計算方程、AI加速科學方法等內容。為便於讀者學習,書中還給出了 基於MindSpore實現的關於深度學習高階技術的示例代碼。 本書在深度學習的理論基礎上結合MindSpore**開源技術,擴大了MindSpore使用範圍,可以作為 普通高等學校人工智能、智能科學與技術、計算機科學與技術、電子信息工程、自動化等專業的本科生及研 究生教材,也適合作為從事深度學習相關工作的軟件開發工程師與科研人員學習的參考用書。
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379.
機器學習及其應用2021（簡體書）
作者：
張敏靈
;
胡清華
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李宇峰
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
“機器學習及其應用”(MLA)系列研討會本著“學術至上、其餘從簡”的原則，不徵文、不收費，迄今已舉行17屆，近年來參會人數超過2000人。《機器學習及其應用2021》邀請MLA 2019-2020的部分專家以綜述的形式介紹機器學習領域的研究進展，內容涉及到監督學習、深度學習、強化學習、對抗學習、貝葉斯學習的基本理論和方法，同時介紹了機器學習在計算機視覺、自然語言處理、城市計算、語音信號處理、模式識別中的應用，代表了國內機器學習最新的研究進展。
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深度學習與計算機視覺（簡體書）
作者：
李暉暉
;
劉航
出版社：
西北工業大學出版社
出版日：
2021/10/01
裝訂：
平裝
本教材主要內容包括計算機視覺歷史回顧與介紹、數據驅動的圖像分類方式：K最近鄰與線性分類器、線性分類器損失函數與最優化、反向傳播與神經網絡、神經網絡的訓練、卷積神經網絡、遷移學習之物體定位與檢測、卷積神經網絡的可視化與進一步理解、卷積神經網絡工程實踐技巧、深度學習開源庫使用介紹、圖像分割與注意力模型、視頻檢測與無監督學習等。本書適合高等學校圖像處理、模式識別、機器視覺、人工智能相關專業本科高年級學生和研究生使用，也可作為相關專業領域科研工作者參考書。
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