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內容簡介： 本书分为基础篇、中级篇和高级篇，主要介绍人工智能的原理和编程实现案例，本书的编程部分从利用Python实现AI算法，过渡到利用高级框架keras，使读者在理解人工智能原理的基础上，还能自己动手做相关的项目。本书的代码以Windows操作系统为基础，读者可自行运行书中的案例。 目錄： 基础篇 第一章 绪论 第一节 人工智能、机器学习和深度学习 第二节 编程环境 第二章 人工神经网络基础 第一节 感知器 第二节 sigmoid分类器 第三节 softmax多分类器 第四节 多层感知器 第五节 深度神经网络 第六节 回归 第三章 深度学习Python框架 第一节 使用框架的缘由 第二节 深度学习框架简介 第三节 Keras框架 第四节 Keras框架应用示例 第四章 深度学习正则化 第一节 参数范数惩罚 第二节 稀疏表征 第三节 数据扩充与注入噪声 第四节 早停 第五节 dropout 第五章 深度学习的优化 第一节 神经网络优化困难和挑战 第二节 动量学习法 第三节 AdaGrad 第四节 RMsProp 第五节 Adam 第六节 Keras中优化器的使用 第七节 参数初始化策略 第八节 批量归一化 中级篇 第六章 卷积神经网络 第一节 卷积 第二节 池化 第三节 用Keras搭建CNN网络 第四节 深度残差网络ResNet 第五节 DenseNet 第七章 循环神经网络 第一节 循环神经网络的基本结构 第二节 基本循环神经网络的几个变种 第三节 门控循环神经网络 第四节 IndRNN 第五节 RNN的Keras实现 第八章 数据获取与处理 第一节 数据的重要性 第二节 现成的数据集 第三节 数据爬取 第四节 其他数据获取方法 第五节 数据清洗 第六节 数据预处理 第七节 文本数值化 第八节 声音数据预处理 第九节 数据的调整和数据集的划分 高级篇 第九章 生成对抗网络 第一节 经典GAN 第二节 DCGAN 第三节 利用条件GAN架构实现图像风格转换 第四节 CycleGAN 第十章 深度强化学习 第一节 强化学习 第二节 深度强化学习 第三节 教AI玩球碰球游戏 第四节 双Q学习 第五节 深度确定性策略梯度 第十一章 大语言模型 第一节 机器翻译和Attention 第二节 Transformer 第三节 GPT和ChatGPT 第四节 BERT 参考文献 后记

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