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圖解深度學習(可視化互動式的人工智慧指南)

  • 作者:(美)喬恩·克羅恩//格蘭特·貝勒費爾德//阿格萊·巴森斯|責編:王峰松|譯者:劉樂平//劉芳//程瑞華
  • 出版社:人民郵電
  • ISBN:9787115591531
  • 出版日期:2022/12/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:270
人民幣:RMB 119.8 元      售價:
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內容大鋼
    本書利用精美的插圖和有趣的類比,對深度學習的主流技術和背後的原理進行了深入淺出的講解,解釋了什麼是深度學習,深度學習流行的原因,以及深度學習與其他機器學習方法的關係。閱讀本書,讀者可以掌握卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路和深度強化學習等熱門技術,學習TensorFlow、Keras和PyTorch等熱門工具的使用,同時能夠更深刻地理解電腦視覺、自然語言處理和遊戲等領域的人工智慧應用。本書還提供了簡單明了的示例和代碼,能夠幫助讀者動手實踐。
    本書適合人工智慧、機器學習、深度學習等領域的開發人員、數據科學家、研究人員、分析師和學生閱讀。

作者介紹
(美)喬恩·克羅恩//格蘭特·貝勒費爾德//阿格萊·巴森斯|責編:王峰松|譯者:劉樂平//劉芳//程瑞華

目錄
第Ⅰ部分 深度學習簡介
第1章  生物視覺與機器視覺
  1.1  生物視覺
  1.2  機器視覺
    1.2.1  神經認知機
    1.2.2  LeNet-5
    1.2.3  傳統機器學習方法
    1.2.4  ImageNet和ILSVRC
    1.2.5  AlexNet
  1.3  TensorFlow Playground
  1.4  Quick,Draw!
  1.5  小結
第2章  人機語言
  2.1  自然語言處理的深度學習
    2.1.1  深度學習網路能夠自動學習表徵
    2.1.2  自然語言處理
    2.1.3  自然語言處理的深度學習簡史
  2.2  語言的計算表示
    2.2.1  獨熱編碼
    2.2.2  詞向量
    2.2.3  詞向量演算法
    2.2.4  word2viz
    2.2.5  局部化與分散式表示
  2.3  自然人類語言要素
  2.4  Google Duplex
  2.5  小結
第3章  機器藝術
  3.1  一個熱鬧的通宵
  3.2  偽人臉演算法
  3.3  風格遷移:照片與莫奈風格間的相互轉換
  3.4  讓你的素描更具真實感
  3.5  基於文本創建真實感圖像
  3.6  使用深度學習進行圖像處理
  3.7  小結
第4章  對弈機
  4.1  人工智慧、深度學習和其他技術
    4.1.1  人工智慧
    4.1.2  機器學習
    4.1.3  表徵學習
    4.1.4  人工神經網路
    4.1.5  深度學習
    4.1.6  機器視覺
    4.1.7  自然語言處理
  4.2  機器學習問題的3種類型
    4.2.1  監督學習
    4.2.2  無監督學習
    4.2.3  強化學習
  4.3  深度強化學習
  4.4  電子遊戲
  4.5  棋盤遊戲

    4.5.1  AlphaGo
    4.5.2  AlphaGo Zero
    4.5.3  AlphaZero
  4.6  目標操縱
  4.7  主流的深度強化學習環境
    4.7.1  OpenAI Gym
    4.7.2  DeepMind Lab
    4.7.3  Unity ML-Agents
  4.8  人工智慧的3種類型
    4.8.1  狹義人工智慧
    4.8.2  通用人工智慧
    4.8.3  超級人工智慧
  4.9  小結
  ……
第Ⅱ部分  圖解深度學習基本理論
第Ⅲ部分  深度學習的交互應用
第Ⅳ部分  您與人工智慧
第Ⅴ部分  附錄

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