图说深度学习 用可视化方法理解复杂概念
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作者(美)安德鲁·格拉斯纳
出版社中国青年出版社
ISBN9787515369006
出版时间2024-03
版次1
装帧平装
开本其他
纸张胶版纸
定价188元
货号SC:9787515369006
上书时间2024-10-04
商品详情
- 品相描述：全新
- 全新正版 提供发票
- 商品描述
-
内容简介:
自从计算机在国际象棋上战胜人类之后，从文学创作、撰写新闻到帮助医生诊断和治疗疾病等，计算机在许多人类活动中都表现得越来越好。目前，计算机深度学习在许多领域都取得了重大突破，尤其是在数据中发现模式的很好能力，使其成为人工智能发展最快的领域。例如，数字电话助手通过深度学习来理解和响应语音命令；汽车系统使用深度学习能在道路上安全地行驶；在线平台使用深度学习为电影和书籍提供个性化推荐。
本书能帮助我们更全面地了解深度学习这个迷人的领域，而不需要“硬啃”高级的数学知识或编程技能。本书中的对话语言风格、全彩插图和现实世界常见的例子，可以通俗易懂地为我们解释深度学习的关键概念。如果我们还想知道深度学习工具是如何工作的，并想使用它，也可以在这本书中找到答案。当我们准备编写自己的程序时，本书GitHub存储库中补充的Python Notebook会帮助我们入门。
我们将从本书中学习到以下内容：
·文本生成器是如何创建故事和文章的；
·深度学习系统学习是如何在游戏中战胜人类的；
·图像分类系统是如何识别照片中的内容的；
·概率在日常生活中的应用；
·机器学习技术是如何助力现代人工智能的。
勇于探索新知识、新领域，追求创新思维和智慧的人，可以使用深度学习中涵盖的强大思想来构建智能系统，从而更好地了解周围的世界。这是人工智能的未来，而这本书将带我们走向未来。
目录:
致谢
前言
这本书是为谁准备的
这本书没有复杂的数学和代码
如果你想要的话，这里有代码
图片也可以找到！
勘误
关于本书
第1部分：基础理论
第2部分：初级机器学习
第3部分：深度学习的基础
第4部分：进阶知识
最后的话
第一部分 基础理论
第1章 机器学习技术概述
1.1 专家系统
1.2 监督学习
1.3 无监督学习
1.4 强化学习
1.5 深度学习
1.6 本章总结
第2章 统计学基础
2.1 描述随机性
2.2 随机变量与概率分布
2.3 常见的分布
2.3.1 连续分布
2.3.2 离散分布
2.4 随机值的集合
2.4.1 期望值
2.4.2 依赖
2.4.3 独立同分布变量
2.5 采样与替换
2.5.1 替换采样法
2.5.2 无替换采样法
2.6 自采样法
2.7 协方差和相关性
2.7.1 协方差
2.7.2 相关性
2.8 统计数据的局限性
2.9 高维空间
2.10 本章总结
第3章 性能度量
3.1 不同类型的概率
3.1.1 投掷飞镖
3.1.2 简单概率
3.1.3 条件概率
3.1.4 联合概率
3.1.5 边缘概率
3.2 评价正确性
3.2.1 样本分类
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