Python 深度学习实战 75个有关神经网络建模、强化学习与迁移学习的解决方案

本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras和CNTK等流行的深度...

智能系统与技术丛书 MXNet深度学习实战

全书共12章。第1章介绍深度学习框架MXNet的发展过程和优缺点；第2章介绍开发环境的搭建，包括Docker的使用方式；第3章介绍MXNet的基础模块；第4章介绍如何实现MNIST手写数字体分类；第5章介绍MXNet的数据读取和数据...

Python强化学习实战 应用OpenAI Gym和TensorFlow精通强化学习和深度强化学习

强化学习是一种重要的机器学习方法，在智能体及分析预测等领域有许多应用。本书共13章，主要包括强化学习的各种要素，即智能体、环境、策略和模型以及相应平台和库；Anaconda、Docker、OpenAI Gym、Universe和Tens...

MATLAB计算机视觉与深度学习实战

本书详细讲解了多个基于MATLAB的图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识...

Python深度学习实战 基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别

本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用，集中于深度学习应用所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖聊天机器人、自然语言处理、人脸和物体识别等主题，目标是为创建能够执行...

深度学习 Keras快速开发入门

本书首先介绍了深度学习相关的理论和主流的深度学习框架，对比了不同深度学习框架的优缺点，以Keras这一具有高度模块化，极简式的高层深度学习框架为切入点，从Keras的安装、配置和编译等基本环境入手，详细介绍了Ke...

Keras快速上手 基于Python的深度学习实战

本书系统的归纳了当前数据挖掘和深度学习技术的应用领域中的不同案例，以实用为导向，深入浅出的介绍了在具体业务中如何运用当前最新的数据技术端到端地解决问题。本书分为四个部分。第一部分主要介绍了一些基...

Hadoop+Spark大数据巨量分析与机器学习整合开发实战

ANDROID开发实战 从学习到产品

本书从搭建开发环境讲起，依次讲解了Android语言基础、常用布局以及控件、四大组件、图形图像技术、多媒体应用、数据处理的各种技术、触摸和手势识别、多线程、网络技术、定位、蓝牙等知识，最后给了一个音乐...

神经网络与深度学习实战 Python+Keras+TensorFlow

本书通过理论与项目实践相结合的方式引领读者进入人工智能技术的大门。书中首先从人工智能技术的数学基础讲起，然后重点剖析神经网络的运行流程，最后以大量的实际项目编码实践方式帮助读者扎实地掌握人工智能...