5册 AI源码解读机器学习案例+推荐系统案例+循环神经网络RNN深度学习案例+卷积神经网络CNN深度学习案例+数字图像处理案例Python版
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9787302571582
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出版时间:
2020-01
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装帧:
平装
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开本:
16开
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ISBN:
9787302571582
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出版时间:
2020-01
上书时间2024-03-22
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商品描述：
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书名: AI源码解读：推荐系统案例ISBN编号: 9787302576693 定价: 99.00元
书名: AI源码解读：机器学习案例ISBN编号: 9787302577294 定价: 109.00元
书名: AI源码解读：数字图像处理案例ISBN编号: 9787302571582 定价: 119.00元
书名: AI源码解读：循环神经网络ISBN编号: 9787302579090 定价: 89.00元
书名: AI源码解读：卷积神经网络ISBN编号: 9787302570660定价: 99.00元 AI源码解读：推荐系统案例（Python版） 本书以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例系统介绍了机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。 在编排方式上，全书侧重介绍创新项目的过程，分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能技术的开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、出现的问题及解决方法，可供读者举一反三，二次开发。 本书将系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合，语言简洁，讲解深入浅出、通俗易懂，不仅适合Python编程的爱好者，而且适合作为高等院校相关专业的教材，还可作为智能应用创新开发专业技术人员的参考用书。
AI源码解读：机器学习案例（Python版） 本书以人工智能发展为时代背景，通过20个应用机器学习模型和算法的实际案例，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度 论述数据处理、模型训练和模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习、快速掌握人工智能开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资源，可供读者举一反三、二次开发。本书结合系统设计、代码实现以及运行结果展示进行讲解，语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合作为对Python编程感兴趣的科研人员、人工智能爱好者及从事智能应用创新开发专业人员的参考教材，也可作为高等院校全栈系统应用开发相关专业的参考书。
AI源码解读：数字图像处理案例（Python版） 本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，最新算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深入浅出，易学易用。本书根据当前人工智能RNN深度学习的发展成果，具体设计基于RNN的模型算法，并给出了具体实现，最新算法流程及Python代码实现。其主要内容包括：基于深度学习的图像处理的20个案例，基于Python的具体实现，本书图文并茂，丰富实用，深入浅出，易学易用。
AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版） 《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》以人工智能发展为时代背景，通过20个实际案例应用机器学习模型和算法，为工程技术人员提供较为详细的实战方案，以便深度学习。 在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍。分别从整体设计、系统流程、实现模块等角度论述数据处理、模型训练及模型应用，并剖析模块的功能、使用和程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能开发方法，《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题并给予解决方法，可供读者举一反三，二次开发。 《AI源码解读：循环神经网络（RNN）深度学习案例（Python版）》从系统设计、代码实现以及运行结果展示相结合，语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术用书。
AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版） 本书以人工智能发展为时代背景，通过20个机器学习模型和算法案例，为读者提供较为详细的实战方案，以便进行深度学习。 在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍，分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程，并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能程序开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料，可供读者举一反三，二次开发。 本书语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校相关专业的参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。 '
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