【新华书店 官方正版】Python Web深度学习
9787302609292
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作者(印)安努巴哈夫·辛格
出版社清华大学出版社
ISBN9787302609292
出版时间2022-07
装帧平装
开本16开
页数338页
货号683779435007
上书时间2023-08-06
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商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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商品名称\
Python Web深度学习\
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作者\
(印)安努巴哈夫·辛格\
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责编\
贾小红\
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译者\
黄进青\
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定价\
119.00\
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ISBN号\
9787302609292\
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出版社\
清华大学出版社\
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版印次\
1版 1次\
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开本\
16开\
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装帧\
平装\
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页数\
338\
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出版时间\
2022-07\
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印刷时间\
2022-07\
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本书详细阐述了与Pvthon Web相关的基本解决方案，主要包括人工智能简介和机器学习基础、使用Python进行深度学习、创建第一个深度学习Web应用程序、TensorFlow.js入门、通过API进行深度学习、使用Python在Google云平台上进行深度学习、使用Python在AWS上进行深度学习、使用Python在Microsoft Azure上讲行深度学习、支持深度学习的网站的通用生产框架、使用深度学习系统保护Web应用程序、自定义Web深度学习生产环境、使用深度学习API和客服聊天机器人创建端到端Web应用程序等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。\
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本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。\
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第1篇 Web和人工智能\
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第1章 人工智能简介和机器学习基础\
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1.1 人工智能及其类型简介\
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1.1.1 影响人工智能推进的因素\
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1.1.2 数据\
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1.1.3 算法的进步\
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1.1.4 硬件的进步\
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1.1.5 高性能计算的大众化\
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1.2 机器学习——流行的人工智能形式\
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1.3 关于深度学习\
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1.4 人工智能、机器学习和深度学习之间的关系\
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1.5 机器学习基础知识\
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1.5.1 机器学习的类型\
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1.5.2 监督学习\
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1.5.3 无监督学习\
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1.5.4 强化学习\
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1.5.5 半监督学习\
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1.6 必要的术语\
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1.6.1 训练集、测试集和验证集\
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1.6.2 偏差和方差\
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1.6.3 过拟合和欠拟合\
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1.6.4 训练误差和泛化误差\
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1.7 机器学习的标准工作流程\
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1.7.1 数据检索\
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1.7.2 数据准备\
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1.7.3 建立模型\
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1.7.4 模型对比与选择\
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1.7.5 部署和监控\
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1.8 融合AI之前和之后的Web应用\
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1.8.1 聊天机器人\
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1.8.2 Web分析\
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1.8.3 垃圾邮件过滤\
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1.8.4 搜索引擎\
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1.9 知名Web-AI企业以及它们正在做的工作\
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1.9.1 Google\
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1.9.2 Facebook\
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1.9.3 Amazon\
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1.10 小结\
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第2篇 使用深度学习进行Web开发\
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第2章 使用Python进行深度学习\
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2.1 揭开神经网络的神秘面纱\
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2.1.1 人工神经元\
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2.1.2 线性神经元详解\
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2.1.3 非线性神经元详解\
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2.1.4 神经网络的输入和输出层\
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2.1.5 梯度下降和反向传播\
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2.2 不同类型的神经网络\
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2.2.1 卷积神经网络\
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2.2.2 循环神经网络\
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2.3 Jupyter Notebook初探\
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2.3.1 安装Jupyter Notebook\
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2.3.2 验证安装\
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2.3.3 使用Jupyter Notebook\
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2.4 设置基于深度学习的云环境\
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2.4.1 设置AWS EC2 GPU深度学习环境\
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2.4.2 Crestle上的深度学习\
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……\
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第3章 创建第一个深度学习Web应用程序\
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第4章 TensorFlow.js入门\
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第3篇 使用不同的深度学习API进行Web开发\
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第5章 通过API进行深度学习\
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第6章 使用Python在Google云平台上进行深度学习\
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第7章 使用Python在AWS上进行深度学习\
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第8章 使用Python在Microsoft Azure上进行深度学习\
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第4篇 生产环境中的深度学习——智能Web应用程序开发\
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第9章 支持深度学习的网站的通用生产框架\
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第10章 使用深度学习系统保护Web应用程序\
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第11章 自定义Web深度学习生产环境\
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第12章 使用深度学习API和客服聊天机器人创建端到端Web应用程序\
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附录A Web+深度学习的成功案例和新兴领域\
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