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深度学习工程师认证初级教程/百度技术认证系列丛书书籍详细信息
- ISBN：9787512432796
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2020-05
- 页数：暂无页数
- 价格：40.99
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
本书作为深度学习工程师初级认证官方教材，将深度学习理论基础与平台操作有机结合，从算法到实战，共分6章， ～4章主要介绍专业知识，包括数学基础、Python基础、机器学习和深度学习等基础知识；第5章面向工程实战能力的训练，介绍深度学习开发平台，特别是飞桨开发平台的实战案例；第6章面向业务理解与实践能力的提升，介绍深度学习在各个行业的应用案例。
本书适合人工智能领域的工程师、研发人员，在校大学生、研究生，跨领域转AI从业者，以及对深度学习人工智能感兴趣的读者使用。
本书提供配套教学内容，详情请访问:https://aistudio.baidu.com/。
书籍目录：
第1章 数学基础
1.1 微积分基础
1.1.1 极限与积分
1.1.2 导数和二阶导数
1.1.3 方向导数和梯度
1.1.4 凸函数和极值
1.1.5 化方法
1.2 概率与统计基础
1.2.1 古典概率
1.2.2 常用概率分布
1.2.3 贝叶斯公式
1.2.4 假设检验
1.3 线性代数基础
1.3.1 矩阵和向量
1.3.2 矩阵乘法
1.3.3 矩阵的特征值和特征向量
习 题
第2章 Python基础
2.1 Python概论
2.1.1 Python简介
2.1.2 Python入门
2.2 NumPy函数库基础
2.2.1 NumPy简介
2.2.2 NumPy入门
2.3 Matplotlib函数库基础
2.3.1 Matplotlib简介
2.3.2 Matplotlib入门
2.4 Pandas函数库基础
2.4.1 Pandas简介
2.4.2 Pandas入门
2.5 Sklearn函数库基础
2.5.1 Sklearn简介
2.5.2 Sklearn入门
习 题
第3章 机器学习
3.1 机器学习概论
3.1.1 监督学习概述
3.1.2 无监督学习概述
3.1.3 强化学习概述
3.2 监督学习
3.2.1 回归与分类
3.2.2 决策树
3.2.3 神经网络
3.2.4 朴素贝叶斯
3.2.5 支持向量机
3.3 无监督学习
3.3.1 K Means算法
3.3.2 降 维
习 题
第4章 深度学习
作者介绍：
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出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
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其它内容：
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书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：7分
主题深度：9分
文字风格：7分
语言运用：9分
文笔流畅：7分
思想传递：3分
知识深度：7分
知识广度：6分
实用性：8分
章节划分：3分
结构布局：4分
新颖与独特：4分
情感共鸣：4分
引人入胜：6分
现实相关：9分
沉浸感：4分
事实准确性：9分
文化贡献：6分
网站评分
书籍多样性：9分
书籍信息完全性：8分
网站更新速度：8分
使用便利性：3分
书籍清晰度：6分
书籍格式兼容性：6分
是否包含广告：3分
加载速度：4分
安全性：3分
稳定性：5分
搜索功能：8分
下载便捷性：7分
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