深度学习模型、算法优化与实战

字数: 554000
装帧: 平装
出版社: 中国铁道出版社有限公司
出版日期: 2024-02-01
商品条码: 9787113306489
版次: 1
开本: 16开
页数: 332
出版年份: 2024

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内容简介

本书循序渐进地讲解了开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例演练了TensorFlow、Keras和Scikit-learn在深度学习方面的开发方法和流程。书中首先介绍了深度学习开发基础，然后结合实例介绍了加载数据集、监督学习、无监督学习、模型选择和评估、核心算法、前馈神经网络、卷积神经网络的具体应用，最后讲解了NBA季后赛预测分析系统开发、AI考勤管理系统开发、AI智能问答系统开发、AI声音识别系统开发、鲜花识别系统开发、情感文本识别系统开发、实时电影推荐系统开发等内容。

本书适合已经掌握了Python语言基础语法想进一步学习机器学习和深度学习技术的读者阅读，也可以作为大专院校和培训学校相关专业教材。

第1章深度学习开发基础
1.1人工智能技术的兴起
1.1.1人工智能介绍
1.1.2人工智能的研究领域
1.1.3和人工智能相关的几个重要概念
1.4人工智能的两个重要发展阶段
1.2机器学习和深度学习
1.2.1机器学习
1.2.2深度学习
1.2.3机器学习和深度学习的区别
1.3深度学习工具概览
1.3.1TensorFlow
1.3.2Keras
1.3.3Scikit-learn
第2章加载数据集实战
2.1Scikit-learn内置的标准数据集API
2.1.1波士顿房价数据集（适用于回归任务）
……

深度学习 模型、算法优化与实战

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