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機器學習從入門到入行(24個項目實踐AI全彩印刷)

  • 作者：(俄羅斯)德米特里·索什尼科夫|責編:王中英|譯者:馮磊//周慧梅
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302686194
  • 出版日期：2025/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：441
人民幣：RMB 188 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是微軟推出的AI for Beginners系列課程的中文版，專門為希望進入AI領域的初學者設計。本書提供為期12周、共24堂課的系統學習路徑，每堂課配有Jupyter Notebook實踐筆記本，附帶測驗與練習，中文版還在Gitee上托管了課程相關的Notebook，便於讀者在實踐中掌握人工智慧的核心概念和應用。
    書中涵蓋如下內容：AI歷史與發展，探索人工智慧從符號到深度學習的演變；神經網路與深度學習，使用TensorFlow和PyTorch框架講解神經網路的基本原理及應用；電腦視覺與自然語言處理，學習圖像識別和文本分析技術；其他AI技術，如遺傳演算法和多智能體系統等。
    本書適合AI愛好者、初學者，以及相關專業的學生、老師閱讀，不需要複雜數學背景即可輕鬆入門，通過實戰項目提升操作能力。
作者介紹
(俄羅斯)德米特里·索什尼科夫|責編:王中英|譯者:馮磊//周慧梅
目錄
第1篇  概述與早期人工智慧
  第1課  人工智慧簡介
  第2課  知識表示與專家系統
第2篇  神經網路簡介
  第3課  神經網路簡介：感知機
  第4課  神經網路簡介：多層感知機
  第5課  神經網路框架
第3篇  電腦視覺
  第6課  電腦視覺與OpenCV
  第7課  卷積神經網路
  第8課  預訓練網路與遷移學習
  第9課  自編碼器
  第10課  生成對抗網路
  第11課  目標檢測
  第12課  圖像分割
第4篇  自然語言處理
  第13課  將文本表示為張量
  第14課  詞嵌入
  第15課  語言模型
  第16課  循環神經網路
  第17課  生成網路
  第18課  注意力機制與Transformer
  第19課  命名實體識別（NER）
  第20課  預訓練的大型語言模型
第5篇  其他人工智慧技術
  第21課  遺傳演算法
  第22課  深度強化學習
  第23課  多智能體系統
  第24課  人工智慧的倫理與責任
附錄A  多模態網路、CLIP和VQGA
附錄B  本書主頁及習題答案

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