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人工智能和深度学习导论
教材教辅/研究生/本科/专科教材· 10.4万字
更新时间:2024-06-21 21:13:42
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本书首先介绍了人工智能的基础知识,然后分别介绍了机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习中的重点概念和实践过程,包含逻辑斯谛回归、k最近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积神经网络、循环神经网络、LSTM、自动编码器等。此外,本书的附录部分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。本书适用于高等院校电子信息类专业的人工智能导论课程,也适合想要对人工智能、机器学习和深度学习快速了解和掌握的专业人士阅读参考。
品牌:人邮图书
译者:刘少俊 方延风
上架时间:2024-06-01 00:00:00
出版社:人民邮电出版社
本书数字版权由人邮图书提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
人工智能和深度学习导论最新章节
查看全部- 附录C pandas简介
- 附录B TF 2简介
- 附录A Keras简介
- 6.14 总结
- 6.13 什么是深度强化学习
- 6.12 强化学习工具包和框架
- 6.11 贝尔曼方程
- 6.10 epsilon贪心算法
- 6.9 从NFA到MDP
- 6.8 什么是强化学习
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