本书主要内容分为三部分,逐步引导学生由浅入深、由简到难地学习。第一部分是环境基础教学,包括第1、2章,分别是实验环境搭建和Python编程语言基础;第二部分是机器学习,包括第3~11?章,详细介绍了机器学习的核心算法原理及相关实战案例,如利用隐形眼镜数据集构建随机森林模型来预测适合客户的隐形眼镜类型、基于朴素贝叶斯分类
"机器学习和深度学习是人工智能领域开展科学研究的核心前沿理论,本书以“理论算法”为基础核心,以“实践案例”为创新驱动,帮助读者在了解机器学习和深度学习发展前沿的基础上,掌握基本核心知识,深刻理解应用案例,加深实践开发要素理解,夯实人工智能领域核心理论算法。全书共12章内容。第1章“绪论”,第2章“线性模型”,第3章“决
《AI绘画与摄影实战108招:ChatGPT+Midjourney+文心一格》通过10个专题内容、108个实用技巧、120多分钟教学视频,讲解了AI绘画与摄影的相关知识,随书附赠了108集同步教学视频、50多个素材效果、260多个书中案例关键词、5200个绘画关键词等。具体内容按以下两条线展开。一是技能线:详细讲解了C
本书结合作者的职场工作经验和AI使用经验,讲解了AI工具在不同工作场景中的使用方法和技巧,能帮助读者快速提升工作效率。全书共设置了13个知识模块,分别是办公技能、求职面试、职场人际关系处理、文案写作、演讲、团队活动策划、电商营销、团队管理、实体创业、教育培训、金融、亲子教育和文创文旅。每个知识模块都设置了场景模拟与实操
本书围绕人工智能的基础、模型和应用介绍Python编程语言,最终实现基于RNN和CNN的人工智能典型应用。具体内容包括:Python编程基础、Python编程进阶、人工智能概述、人工智能实践四个模块。Python编程基础模块包括Python的基本语法和数据结构,Python编程进阶包括面向对象编程、数值计算和可视化,为
本书在系统介绍了机器学习的基础上详细讲解了神经网络和深度神经网络的结构原理、模型训练与优化方法,重点针对典型工作任务,详细讲解了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的基本结构和主要操作。全书共分为七个模块。模块一主要介绍了人工智能与机器学习;模块二主要介绍了人工智能的开发工具及开发环境;模块三介绍了机器学习相
本书围绕人工智能的人才需求与岗位能力进行内容设计,将深度学习技术与实际应用相结合,旨在帮助读者全面了解深度学习的基本原理、常用模型和优化算法,并深入探讨在目标检测、图像识别、自然语言处理、风格迁移等领域的应用案例。本书共6个项目、15个任务,主要内容包括使用TensorFlow实现服装图像分类、使用TensorFlow
"本书是计算机领域本科教育教学改革试点工作计划(“101计划”)系列教材之一。本书按照“厚算法基础、养伦理意识、匠工具平台、促赋能应用”的培养目标,以表达与推理、搜索与优化、建模与学习和伦理与安全为核心,按照如下内容进行组织:第1章绪论、第2章知识表达与推理、第3章搜索探寻与问题求解、第4章机器学习、第5章神经网络与深
面对数字经济背景下大数据分析的现实需求,本书分别从经济理论阐述、数学原理推导、程序代码实现三个角度,系统全面地阐释了各类经典机器学习模型的理论内涵和适用范围,以及基于Python编程语言进行算法训练、模型测试和参数调优的具体方法。本书配有A、B两个附录,介绍了Python语言基本语法规则,以及经济大数据分析所涉及的Py
XGBoost是一种经过行业验证的开源软件库,为快速高效地处理数十亿数据点提供了梯度提升框架。首先,本书在介绍机器学习和XGBoost在scikit-learn中的应用后,逐步深入梯度提升背后的理论知识。读者将学习决策树,并分析在机器学习环境中的装袋技术,同时学习拓展到XGBoost的超参数;并将从零开始构建梯度提升模
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