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綜合性圖書
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筆商品，
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121.
PyTorch深度學習指南（簡體書）
作者：
(巴西)丹尼爾‧沃格特‧戈多伊
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/04/15
裝訂：
平裝
本書為該套叢書的第二卷：計算機視覺。本書主要介紹了深度模型、激活函數和特徵空間；Torchvision、數據集、模型和變換；卷積神經網絡、丟棄和學習率調度器；遷移學習和微調流行的模型(ResNet、Inception等)等內容。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：654 元，
優惠價：
87
569
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122.
PyTorch深度學習指南：序列與自然語言處理(卷Ⅲ)（簡體書）
作者：
(巴西)丹尼爾‧沃格特‧戈多伊
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/04/15
裝訂：
平裝
本套叢書循序漸進地詳細講解了與深度學習相關的重要概念、算法和模型，並著重展示了PyTorch是如何實現這些算法和模型的。其共分為三卷：編程基礎、計算機視覺、序列與自然語言處理。本書為該套叢書的第三卷：序列與自然語言處理。主要介紹了循環神經網絡(RNN、GRU和LSTM)和一維卷積；Seq2Seq模型、注意力、自注意力、掩碼、和位置編碼；Transformer、層歸一化、和視覺Transformer(ViT)；BERT、GPT-2、單詞嵌入、和HuggingFace庫等內容。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：834 元，
優惠價：
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123.
深度學習：從算法本質、系統工程到產業實踐（簡體書）
作者：
王書浩
;
徐罡
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/04/10
裝訂：
平裝
本書介紹了深度學習的基本理論、工程實踐及其在產業界的部署和應用。在深度學習框架的介紹中，書中結合代碼詳細講解了經典的卷積神經網絡、循環神經網絡和基於自注意力機制的Transformer網絡及其變體。還介紹了這些模型在圖像分類、目標檢測、語義分割、欺詐檢測和語音識別等領域的應用。此外，書中還涵蓋了深度強化學習和生成對抗網絡的前沿進展。在系統工程和產業實踐方面，書中解釋了如何使用分布式系統訓練和部署模型以處理大規模數據。本書系統介紹了構建深度學習推理系統的過程，並結合代碼講解了分布式深度學習推理系統需要考慮的工程化因素，例如分布式問題和消息隊列，以及從工程化角度出發的解決方法。本書提供了每個經典模型和應用實例的TensorFlow和PyTorch版本代碼，為深度學習初學者和算法開發者提供理論學習、代碼實踐和工程落地的指導與幫助。本書既適合計算機、自動化、電子、通信、數學、物理等相關專業背景的研究生和高年級本科生，也適合那些希望從事或準備轉向人工智能領域的專業技術人員。
庫存：2
定價：534 元，
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124.
PyTorch深度學習指南（簡體書）
作者：
(巴西)丹尼爾‧沃格特‧戈多伊
出版社：
機械工業出版社
出版日：
2024/04/09
裝訂：
平裝
本書主要介紹了梯度下降和PyTorch的Autograd；訓練循環、數據加載器、小批量和優化器；二元分類器、交叉熵損失和不平衡數據集；決策邊界、評估指標和數據可分離性等內容。
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定價：594 元，
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125.
基於深度學習的複雜退化系統剩餘壽命智能預測技術（簡體書）
作者：
裴洪
;
喻勇
;
司小勝
;
胡昌華
出版社：
國防工業出版社
出版日：
2024/04/09
裝訂：
平裝
全書共8章，第1章對現有常見的基於深度學習剩餘壽命預測技術研究現狀進行深入分析，第2章給出了一種充分融合深度學習和隨機過程優勢的退化系統剩餘壽命預測方法，第3章與第4章重點圍繞全壽命週期情形所開展的剩餘壽命預測方法研究，第3章得到的點估計預測結果，第4章是在Bayesian深度學習框架下確定的是概率分佈預測結果，第5章與第6章針對零壽命標簽情形所開展的剩餘壽命預測方法研究，第5章提出了一種基於網絡模型平均的退化系統剩餘壽命點估計預測方法，第6章研究了基於Bayesian深度學習的退化系統剩餘壽命不確定性量化問題，第7章與第8章分別針對一維、多維數據缺失情形下提出了數據生成算法，並將其應用於剩餘壽命領域。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：534 元，
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126.
進化深度學習（簡體書）
作者：
(加)邁克爾‧蘭哈姆
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/04/06
裝訂：
平裝
● 用進化計算解決複雜的設計和分析問題 ● 調整深度學習超參數 ● 將Q-Learning應用於深度學習，從而進行深度強化學習 ● 優化無監督自編碼器的損失函數和網絡架構 ● 創建一個能夠參與OpenAI Gym遊戲的進化智能體
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：588 元，
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127.
深度學習技術與應用(TensorFlow版)（簡體書）
作者：
董佳佳
;
鞏建學
;
趙瑞豐
出版社：
中國鐵道出版社
出版日：
2024/04/01
裝訂：
平裝
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：210 元，
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183
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128.
PyTorch深度學習入門（簡體書）
作者：
曾芃壹
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/04/01
裝訂：
平裝
本書用淺顯易懂的語言，圖文並貌地講解了深度學習的基礎知識，從如何挑選硬件到神經網絡的初步搭建，再到實現圖片識別、文本翻譯、強化學習、生成對抗網絡等多個目前最流行的深度學習應用。書中基於目前流行的PyTorch框架，運用Python語言實現了各種深度學習的應用程序，讓理論和實踐緊密結合。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：354 元，
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129.
深度學習的高級議題（簡體書）
作者：
翟中華
;
孫玉龍
;
林宇平
;
王嘉義
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2024/04/01
裝訂：
平裝
深度學習是人工智能領域無法避開的課題之一，也是比較強大的方法之一。很多從事算法工作或相關工作的人，或多或少都在應用深度學習方法解決相關領域的問題。本書針對深度學習知識做進階性探討。通過11章內容，對卷積網絡、新型結構、注意力機制、模型壓縮、自監督學習、目標檢測中的高級技巧、無監督學習、Transformer高級篇，以及圖神經網絡和元學習進行了深入的探討，最後對深度學習的未來發展進行了展望。
庫存：2
定價：534 元，
優惠價：
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465
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130.
強化學習（簡體書）
作者：
余欣航
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2024/04/01
裝訂：
平裝
本書詳細介紹了強化學習的理論推導、算法細節。全書共12章，包括強化學習概述、馬爾可夫決策過程、退化的強化學習問題、環境已知的強化學習問題、基於價值的強化學習算法、基於策略的強化學習算法、AC型算法、基於模型的強化學習算法等相關知識。本書系統性強、概念清晰，內容簡明通俗。除了側重於理論推導，本書還提供了許多便於讀者理解的例子，以及大量被實踐證明有效的算法技巧，旨在幫助讀者進一步瞭解強化學習領域的相關知識，提升其現實中的工程能力。本書可作為高等院校數學、計算機、人工智能等相關專業的強化學習教材，但需要有機器學習、深度學習等前置課程作為基礎。
庫存：2
定價：419 元，
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87
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131.
機器學習數學基礎（簡體書）
作者：
趙建容
;
顧先明
出版社：
科學出版社
出版日：
2024/03/26
裝訂：
平裝
本書首先介紹機器學習的矩陣代數基礎，包括線性代數基礎、範數理論與投影映射、矩陣分解及應用、梯度矩陣；然後介紹機器學習的概率與優化基礎，包含概率統計與信息論基礎、凸函數、優化理論、迭代算法；最後介紹幾個經典的機器學習模型。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：534 元，
優惠價：
87
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132.
多智能體協同（簡體書）
作者：
(印度)阿魯普‧庫馬爾‧薩杜
;
(印度)阿米特‧科納爾
出版社：
國防工業出版社
出版日：
2024/03/21
裝訂：
精裝
本書系統介紹了基於強化學習的多智能體協同技術，涉及進化算法、納什均衡等相關主題，討論了基於強化學習的多智能體協同理論、一致性學習算法、基於協同Q學習算法的多智能體規劃技術等，並給出了針對多機器人協同問題的應用實例。本書不僅包含多智能體強化學習協同研究的最新進展，而且提供了一種相對于傳統方法更加高效的技術路線。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：708 元，
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133.
白話機器學習算法（簡體書）
作者：
(新加坡)黃莉婷
;
(新加坡)蘇川集
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
與使用數學語言或計算機編程語言講解算法的書不同，本書另闢蹊徑，用通俗易懂的人類語言以及大量有趣的示例和插圖講解10多種前沿的機器學習算法。內容涵蓋k均值聚類、主成分分析、關聯規則、社會網絡分析等無監督學習算法，以及回歸分析、k最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林、神經網絡等監督學習算法，並概述強化學習算法的思想。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：294 元，
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134.
圖強化學習：原理與實踐入門（簡體書）
作者：
謝文杰
;
周煒星
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
海外經銷商有庫存，到貨日平均約21天以內
定價：414 元，
優惠價：
87
360
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135.
基於機器學習的數據分析方法（簡體書）
作者：
蘇美紅
出版社：
化學工業出版社
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：534 元，
優惠價：
87
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136.
動手打造深度學習框架（簡體書）
作者：
李偉
出版社：
人民郵電出版社
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
本書基於 C++編寫，旨在帶領讀者動手打造出一個深度學習框架。本書首先介紹 C++模板元編程的基礎技術，然後在此基礎上剖析深度學習框架的內部結構，逐一實現深度學習框架中的各個組件和功能，包括基本數據結構、運算與表達模板、基本層、複合層、循環層、求值與優化等，最終打造出一個深度學習框架。本書將深度學習框架與 C++模板元編程有機結合，更利於讀者學習和掌握使用 C++開發大型項目的方法。本書適合對 C++有一定瞭解，希望深入瞭解深度學習框架內部實現細節，以及提升 C++程序設計水平的讀者閱讀。
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：539 元，
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137.
精通推薦算法：核心模塊+經典模型+代碼詳解（簡體書）
作者：
謝楊易
出版社：
電子工業出版社
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
本書系統介紹了推薦算法的知識框架和技術細節，包括召回、粗排、精排和重排等模塊。第1章從用戶體驗、內容生產和平臺發展角度介紹為什麼需要推薦系統，並闡述推薦系統的分類及整體技術架構。第2章介紹推薦算法模型的基礎——數據樣本和特徵工程。第3章介紹傳統推薦算法。第4~7章介紹推薦系統中最複雜的部分——精排模塊，包括特徵交叉、用戶行為序列建模、Embedding表征學習和多任務學習。第8章介紹召回模塊，並詳細講解非個性化召回和個性化召回算法。第9章介紹粗排模塊，重點講解特徵蒸餾和輕量級特徵交叉等方法。第10章介紹重排模塊，包括打散和多樣性、上下文感知和端上重排等技術細節。 本書適用於推薦算法初學者、有一定工作經驗的推薦算法工程師，以及搜索、廣告和營銷等領域的從業者，也可作為高等院校計算機等相關專業師生的參考資料。
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定價：534 元，
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138.
可解釋AI實戰(PyTorch版)（簡體書）
作者：
(英)阿杰伊‧塔姆佩
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
可解釋AI(Interpretable AI)將教會你識別模型所學習的模式及其產生結果的原因。通過閱讀《可解釋AI實戰（PyTorch版）》，你將掌握一些用於解釋白盒模型(如線性回歸和廣義可加模型)的方法，以及一些用於解釋複雜深度學習模型的方法。可解釋AI是一個快速發展的領域，本書將該領域的前沿研究簡化為你可以在Python中實現的實際方法。主要內容● 解釋AI模型的技術● 最大限度地減少錯誤、偏見、數據泄露和概念漂移● 度量公平性和減少偏見● 構建符合GDPR的AI系統
海外經銷商無庫存，到貨日平均30天至45天
定價：588 元，
優惠價：
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139.
圖說深度學習：用可視化方法理解複雜概念（簡體書）
作者：
(美)安德魯‧格拉斯納
出版社：
中國青年出版社
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
本書適合任何想要深入了解深度學習這個迷人領域的人，您不需要具備高級數學和程式設計知識就可以掌握其根本原理。如果您想知道這些工具是如何運作的，並學會自己使用它們，答案盡在書中。而且，如果您已經準備好編寫自己的程序，那麼隨附的Github存儲庫中還有大量補充的Python筆記本可以幫助您。本書講解語言通俗易懂，包含大量的彩色插圖和具有啟發性的類比，以及豐富的現實世界的例子，深入地地解釋了深度學習的關鍵概念，包括： •文本生成器如何創建新穎的故事和文章。•深度學習系統如何在人類遊戲中學習遊戲並獲勝。•影像分類系統如何辨識照片中的物體或人。•如何以對日常生活有用的方式思考機率。•如何使用構成現代人工智慧核心的機器學習技術。各種各樣的智力冒險家都可以使用本書中涵蓋的強大思想來建立智慧系統，幫助我們更好地理解世界和生活在其中的每個人。這就是人工智慧的未來，這本書可以讓你充分想像它的未來。
海外經銷商有庫存，到貨日平均約21天以內
定價：1128 元，
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140.
機器學習實戰(視頻教學版)（簡體書）
作者：
遲殿委
;
王培進
;
王興平
出版社：
清華大學出版社(大陸)
出版日：
2024/03/01
裝訂：
平裝
《機器學習實戰：視頻教學版》基於Python語言詳細講解機器學習算法及其應用，用於讀者快速入門機器學習。本書配套示例源代碼、PPT課件、教學視頻、教學大綱、習題與答案、作者微信答疑。《機器學習實戰：視頻教學版》共分12章，內容包括機器學習概述、Python數據處理基礎、Python常用機器學習庫、線性回歸及應用、分類算法及應用、數據降維及應用、聚類算法及應用、關聯規則挖掘算法及應用、協同過濾算法及應用，最後通過3個綜合實戰項目（包括新聞內容分類實戰、泰坦尼克號獲救預測實戰、中藥數據分析項目實戰），幫助讀者對所學技能進行鞏固和提升。本書主要章節都給出了對應的示例及其詳細的分析步驟，方便讀者從編程中掌握機器學習基礎算法及應用。《機器學習實戰：視頻教學版》適合機器學習初學者、大數據分析人員和機器學習算法開發工程師閱讀；也適合作為高等院校或高職高專人工智能、計算機、軟件工程、數據科學與大數據技術、智能科學與技術等專業機器學習課程的教材。
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