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谁有深度学习书单和学习路线?
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《深度学习》(Deep Learning)出自 Goodfellow、Bengio 和 Courville 三位大牛之手的《深度学习》(Deep Learning)不可不提。本书旨在成为一本教科书,用于在大学课堂上教授关于深度学习的基本原理和理论。
第3部分(8-10章)介绍深度学习的实战应用以及前沿发展。每章都附有相应的习题和参考文献,以便感兴趣的读者进一步深入思考。让学习变得轻松是本书的基本编写理念。
六,Python深度学习 本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦肖莱(Franois Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的 探索 实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。
学习路线图 这个路线图是针对咱们要入门的同学制定的,已然成神的同学们可不使用哦。
学习数学有3个环节:一是听课,二是做题,三是读书。三个环节缺一不可,而读书就是“数学阅读”。 进入初中后,有的孩子越来越听不懂数学课,问题就是出在“顾不上阅读”。
有什么适合深度学习的书单吗?
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《神经网络和深度学习》这本书的目的是帮助你掌握神经网络的核心概念,包括现代技术的深入学习。在看完这本书之后,你将写下使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题的代码。
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1、《Python编程:入门到实践》书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念,实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目:2D游戏《外星人入侵》,数据可视化实战,Web应用程序。
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《流畅的Python》(Fluent Python):这本书是非常适合Python进阶的读的。该书深入介绍了Python语言核心特性以及各种高级用法和技巧,并提供了大量的实例和解释,有助于你更好地掌握Python的精髓。
此书的作者还写过一本《NumPyCookbook》/《NumPy攻略:Python科学计算与数据》,但这本书相比于前者,就显得结构有些杂乱,内容上也有些不上不下,如果要看的话,建议看完第一本再来看这本。
书名:深度学习入门 作者:[ 日] 斋藤康毅 译者:陆宇杰 豆瓣评分:4 出版社:人民邮电出版社 出版年份:2018-7 页数:285 内容简介:本书是深度学习真正意义上的入门书,深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。
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人工智能要掌握的知识什么?要看什么书,以及学习步骤是什么?
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