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人工智能通识 - 第1页

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计算机 -  人工智能(AI)

人工智能

...方便你在社会层面理解人工智能的应用形式和未来的发展路径。 本书适合具有高中及以上数学基础的学生,包括各类职业院校、应用型本科非计算机专业的学生阅读,也适合对人工智能感兴趣或有相关需求的社会人士...
2022年发布
暂无
曹良亮 编著 等
人工智能通识封面图
计算机 -  人工智能(AI)

Transformer自然语言处理实战 : 使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用

...以及Trainer API、Transformer的架构,并讲述了在多语言中识别文本内实体的任务,以及Transformer模型生成文本的能力,还介绍了解码策略和度量指标。接着深入挖掘了文本摘要这个复杂的序列到序列的任务,并介绍...
2024年发布
暂无
[澳⼤利亚] 路易斯·汤斯顿 [瑞⼠] 莱安德罗·冯·⻙拉 [法] 托⻢斯·沃尔夫 译者 叶伟⺠;叶志远
Transformer自然语言处理实战 : 使用Hugging Face Transformers库构建NLP应用封面图
计算机 -  人工智能(AI)

Python神经网络编程

...基本的思路,包括神经网络底层的数学知识,第二部分是实践,介绍了学习Python编程的流行和轻松的方法,从而逐渐使用该语言构建神经网络,以能够识别人类手写的字母,特别是让其像专家所开发的网络那样地工作...
2018年发布
9.2
[英] Tariq Rashid
Python神经网络编程封面图
计算机 -  人工智能(AI)

PyTorch教程:21个项目玩转PyTorch实战

...主要由 Meta(原 Facebook)的人工智能研究实验室开发,在自然语言处理和计算机视觉领域都具有广泛的应用。本书介绍了简单且经典的入门项目,方便快速上手,如 MNIST数字识别,读者在完成项目的过程中可以了解数据集...
2022年发布
暂无
王飞
PyTorch教程:21个项目玩转PyTorch实战封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习训练营:21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn

...表情识别、人体姿态识别等7个项目;生成类项目包括看图写话、生成电视剧剧本、风格迁移、生成人脸等6个项目。本书代码丰富,注释详尽,适合有一定Python基础的读者,包括计算机相关专业的学生、程序员和人工智能...
2020年发布
暂无
张强
深度学习训练营:21天实战TensorFlow+Keras+scikit-learn封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习入门:基于Python的理论与实现

...的概念、特征等基础知识,对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解,此外还介绍了深度学习相关的实用技巧,自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用,以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。
2018年发布
10
斋藤康毅
深度学习入门:基于Python的理论与实现封面图
计算机 -  人工智能(AI)

OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)

...物体检测器和分类器,甚至跟踪电影或摄像机回馈中的物体。稍后,你将学习3D跟踪和增强现实。本书末尾,你将学习人工神经网络和深度神经网络,学习如何开发手写数字识别以及对人的性别和年龄分类的应用程序。
2021年发布
8
[加] 约瑟夫·豪斯(Joseph Howse)[爱尔兰] 乔·米尼奇诺(Joe Minichino) 译者刘冰高博
OpenCV 4计算机视觉:Python语言实现(原书第3版)封面图
计算机 -  人工智能(AI)

自然语言处理 : 原理、方法与应用

...处理知识应用于实战。书中主要内容包括预训练模型、文本分类、机器阅读理解、命名实体识别、文本生成、模型蒸馏与剪枝及损失函数等知识。 书中包含大量应用示例,不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。书中示例基于...
2023年发布
暂无
王志立
自然语言处理 : 原理、方法与应用封面图
计算机 -  人工智能(AI)

用Python动手学机器学习

...示例程序、插图等,抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。本书既有图形、代码,又有详细的数学式推导过程,大大降低...
2021年发布
8
[日] 伊藤真
用Python动手学机器学习封面图
计算机 -  人工智能(AI)

深度学习高手笔记(卷2):经典应用

...第二篇主要介绍深度学习在场景文字检测与识别方向的重要突破,主要介绍场景文字检测、场景文字识别这两个阶段的算法;第三篇主要介绍深度学习的其他算法与应用,包括图像翻译、图神经网络、二维结构识别...
2024年发布
暂无
刘岩
深度学习高手笔记(卷2):经典应用封面图
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