1. Aprendizaje automático.
Principios, algoritmos y cursos de aplicación del aprendizaje automático, manual introductorio conciso del aprendizaje automático, bestseller de aprendizaje profundo del aprendizaje automático de Meiya, impresión a todo color, escaneo del código QR en el libro para obtener contenido complementario, inteligencia artificial múltiple, máquina aprendizaje Recomendado por reconocidos expertos en la materia.
2. Aprendizaje práctico y aprendizaje profundo
La mayoría de los libros sobre la introducción del aprendizaje profundo en el mercado se pueden dividir en dos categorías, una que se centra en la introducción de métodos y otra que se centra en la introducción de métodos. el otro se centra en una introducción a herramientas prácticas y de aprendizaje profundo. Este libro cubre métodos y prácticas. Este libro no solo explica las técnicas y aplicaciones del aprendizaje profundo desde una perspectiva matemática, sino que también contiene código operativo para mostrar a los lectores cómo resolver problemas en la práctica.
Con el fin de brindar a los lectores una experiencia de aprendizaje interactiva, este libro no solo proporciona videos de enseñanza y foros de discusión gratuitos, sino que también proporciona la ejecución de archivos Jupyter Notepad, aprovechando al máximo la capacidad de Jupyter Notepad para unificar texto. en código, fórmulas e imágenes. De esta manera, no solo las fórmulas matemáticas corresponden directamente al código real, sino que también se puede modificar el código, observar los resultados y adquirir experiencia con el tiempo, brindando así a los lectores una experiencia de aprendizaje profundo nueva e interactiva.
3. Aprendizaje profundo
Este libro cubre conocimientos previos y conceptos relacionados de las matemáticas, incluido el álgebra lineal, la teoría de la probabilidad, la teoría de la información, la optimización numérica y el aprendizaje automático. También presenta técnicas de aprendizaje profundo utilizadas por los profesionales de la industria, incluidas redes de retroalimentación profunda, regularización, algoritmos de optimización, redes convolucionales, modelado de secuencias y métodos prácticos.
Estudia aplicaciones como el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz, la visión por ordenador, los sistemas de recomendación online, la bioinformática y los videojuegos. Finalmente, el libro proporciona algunas direcciones de investigación, que cubren temas teóricos como modelos de factores lineales, codificadores automáticos, aprendizaje de representación, modelos probabilísticos estructurados, métodos de Monte Carlo, funciones de partición, inferencia aproximada y modelos generativos profundos.
4. Inteligencia artificial (segunda edición)
Este libro es un libro de texto de inteligencia artificial cuidadosamente escrito por el autor basado en muchos años de experiencia docente. Se puede llamar la "Enciclopedia de la ciencia". Inteligencia artificial". El libro cubre una breve historia de la inteligencia artificial, métodos de búsqueda, búsqueda informada, búsqueda en juegos, lógica en inteligencia artificial, representación del conocimiento, sistemas de producción, sistemas expertos, aprendizaje automático y redes neuronales, algoritmos genéticos, procesamiento del lenguaje natural, planificación de automatización, robótica, juegos de ordenador avanzados, historia y futuro de la inteligencia artificial, etc.
5. Programación de redes neuronales en Python
Este libro lo llevará en un viaje interesante pero ordenado, comenzando desde una idea muy simple y comprendiendo gradualmente el funcionamiento del mecanismo de las redes neuronales. No se requieren conocimientos de matemáticas más allá del nivel de la escuela secundaria y el libro proporciona una introducción accesible al cálculo. El objetivo de este libro es hacer que las redes neuronales sean accesibles para la mayor cantidad posible de lectores generales. Los lectores aprenderán a desarrollar su propia red neuronal utilizando Python y la entrenarán para reconocer dígitos escritos a mano, incluso compitiendo con redes neuronales profesionales.