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2025-02-14 17:54:02Open-SourceComputers

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人工智能的基础书籍有什么推荐?小白一枚,谢谢?

1、动手学深度学习

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作者澳门银河:阿斯顿·张(Aston Zhang) 李沐(Mu Li)[美] 扎卡里《繁体:裏》·C. 立顿(Zachary C. Lipton)[德] 亚历山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)

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    • 美亚科学家作品
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目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类,一类侧重方法介绍,另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用,还包含可运行的代码,为读者展示如何在实际中解决问题。为了给读者提供一种交互式的学习体验,本书不但提供免费的教学视频和讨论区,而且提供可运行的Jupyter记事本文件,充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势

这样不仅直接将数学公式对应成实际代码,而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验,从而带给读者全新的、交互式的深度学澳门新葡京习的【拼音:de】学习体验。

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作者:【美】Ian Goodfellow(伊恩(拼音:ēn)·古德费洛), 【加】Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥), 【加】Aaron Courville(亚伦·库(繁:庫)维尔《繁体:爾》)

娱乐城[繁体:譯]者:赵申剑, 黎彧君, 李凯, 符天凡

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本书囊括了数学及相关概念的背景知识,包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时,它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术,包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等,并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后,本书还提供了一些研究方向,涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。

3、人工智能(第2版)

[美] 史蒂芬澳门威尼斯人·卢(繁:盧)奇(Stephen Lucci),丹尼·科佩克(Danny Kopec) 著

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