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深度学习
作者：陈明 出版：清华大学出版社 日期：2025-05-01 深度学习是人工智能中的核心问题之一，本书较系统地介绍了深度学习的基本内容，共15章，分别为概述、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度残差神经网络、Transformer模型、生成对抗网络、深度信念网络、胶囊神经网络、自编码器、强化学习、脉冲神经网络、迁移学习、元学习和大语言模型。 本书注重基本概念、基本方法 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 403 
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学习认知计算
作者：黄涛 出版：科学出版社 日期：2024-06-01 《学习认知计算》从理论指导和数据驱动的视角出发，围绕如何量化学习认知，解决学习过程中的内隐与外显式的行为分析问题，紧随国际上心理测量学、认知心理学、学习分析和教育数据挖掘、教育人工智能几大学科和研究分支的发展趋势，对学习认知计算的理论体系、研究方法、研究场景及建模分析技术进行系统的分类梳理。《学习认知计算》围绕学习认知 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 806
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深度强化学习
作者：[印度]莫希特·塞瓦克[Mohit Sewak]著，尹大伟， 出版：国防工业出版社 日期：2024-06-01 本书从强化学习的基础入手，以非常直观易懂的例子和实际应用来解释其中的每个概念，接着介绍一些前沿的研究及进展，这些进展使得强化学习可以超过其他（人工）智能系统。本书的目的不仅在于为读者阐释多种前沿强化学习算法背后的数学原理，而且也希望读者们能在各自的应用领域中实际运用这些算法及类似的先进深度强化学习智能体。 本书从强化 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 454
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机器学习
作者：胡晓 出版：机械工业出版社 日期：2024-11-01 本书系统阐述了机器学习的基本理论、算法和实现。全书共11章：第1章着重介绍了机器学习的基本知识；第2章介绍了样本数据预处理和提取的传统算法（如PCA和LDA），并增加了流形学习和稀疏表征等理论；第3~8章系统介绍了传统机器学习算法，如监督学习（贝叶斯、近邻、线性模型、非线性模型和集成学习）和非监督学习（聚类）；第9、1 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 352
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深度学习
作者：李侃 孙新 出版：机械工业出版社 日期：2025-02-01 本书是一本体系完整、算法和案例丰富的人工智能类教材。本书系统地讲解深度学习的理论与方法，主要内容包括绪论、深度学习基础、卷积神经网络、循环神经网络、深度序列模型、深度生成网络、图神经网络、注意力机制、深度强化学习、深度迁移学习、无监督深度学习。本书通过丰富的实例讲解方法的应用；强调深度学习的系统性、方法的时效性，同时针 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 301
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学习的本质
作者：[法]安德烈·焦尔当[André Giordan] 出版：华东师范大学出版社 日期：2015-07-01 我们是如何学习的？记忆、动机、愿望和情绪在学习中占据着怎样的地位？我们对于人脑惊人的能力又知道多少？为什么有些孩子和成人在学习时困难重重？作为曾经的差生，《学习的本质》作者安德烈·焦尔当提出了一种全新的学习方法。他让我们看到学习是一个复杂过程，常常充满冲突，需要打破我们头脑中固有的概念。 安德烈·焦尔当依据自己多 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 235
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机器学习基础
作者：[加拿大]Hui Jiang[江辉] 出版：电子工业出版社 日期：2025-01-01 本译著提供了基于神经网络的机器学习主题，除过介绍基本的物理和数学原理基础之外，主要从统计物理的基础方法和科学工程应用结合起来，提供了理解现代视觉让读者解决实践中遇到的问题。本书组织结构清楚，分为3部分，第1部分Hopfield Networks，第2部分，监督学习，第3部分，非监督学习。涉及的很多前言主题，例如卷积神经 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 866
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机器学习
作者：李侃 出版：机械工业出版社 日期：2025-06-01 本书全面系统地讲解机器学习的理论与方法，主要内容包括高斯混合模型和EM算法、主题模型、非参数贝叶斯模型、聚类分析、图模型、支持向量机、矩阵分解、深度学习及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展，理解和掌握它的基本原理、方法和主要应用。本书内容丰富，着重在机器学习理论的推导与证明，并通过实例进行方法分析与比较；同时， ... |
詳情>> | 售價：NT$ 332
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学习观初探
作者：周之良 出版：首都经济贸易大学出版社 日期：2025-01-01 学习是对个人而言是终身的事业，学习观的更是建立关乎国家和民族未来的发展。本书分为我国历代论学名著学习笔记、浅议“学以成人”、浅议“学会学习”、“教改”与“学改”、“教师”与“导师”、把立德树人的任务落到实处、浅议创新型人才的成长、做“勇于思考、勇于探索、勇于创新的闯将”等部分。作者在书中既与荀子、王阳明、梁启超、陶行知 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 230
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深度强化学习
作者：[荷兰]阿斯克·普拉特[Aske Plaat]著 殷海英 译 出版：清华大学出版社 日期：2024-06-01 近年来，深度强化学习成为关注的热点。在自动驾驶、棋牌游戏、分子重排和机器人等领域，计算机程序能够通过强化学习，理解以前被视为超级困难的问题，取得了令人瞩目的成果。在围棋比赛中，AlphaGo接连战胜樊麾、李世石和柯洁等人类冠军。深度强化学习从生物学和心理学领域的研究中受到启发。生物学激发了人工神经网络和深度学习的出现， ... |
詳情>> | 售價：NT$ 407
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模式识别与机器学习
作者：徐蔚然 出版：北京邮电大学出版社有限公司 日期：2025-06-01 本书是专为人工智能及相关专业高年级学生编写的“模式识别与机器学习”基础课程教材。本书遵循技术发展的自然脉络，结合模式识别问题介绍机器学习的理论与方法，可帮助学生快速入门；基于统计学习理论构建机器学习的内容体系，可助于学生深刻领悟并牢牢掌握基本理论和方法；顺应深度学习、大模型等前沿技术发展趋势，调整了机器学习的内容结构， ... |
詳情>> | 售價：NT$ 250
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学习科学研究
作者：高文 等 出版：华东师范大学出版社 日期：2024-10-01 21世纪之交的世界，酝酿着一次教育革命，这次革命是一个转向的开端，即从教育的外部世界转向教育的内在世界，从对教育过程的外部安排（课程）的关注，转向对教育过程的内在变化（个人学习）的关注，典型的是《人是如何学习的 : 大脑、心理、经验及学校》（1999年）的出版。这本与杜威的《民主主义与教育》、布鲁纳的《教育过程》齐名的 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 790
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深度学习
作者：方勇纯 等 出版：机械工业出版社 日期：2025-03-01 本书主要介绍深度学习方面的基本理论和方法，具体包括基础内容、提高性内容和应用三个部分。其中，基础性内容是深度学习最核心部分，具体包括：机器学习基本概念及数学知识、全连接网络、卷积网络、循环网络、以及优化算法。第二部分是提高性内容，主要是阐述最新发展的一些技术，可供课时充足的专业进行学习。这部分主要包括：GAN生成对抗网 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 305
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刻意学习
作者：Scalers 出版：人民邮电出版社 日期：2025-04-01 我们常常感到困惑：尽管自己学习了大量知识，却仍然没有实现预期的个人成长与进步。原因可能是我们陷入了浅尝辄止的学习模式。刻意学习要求我们制定明确的目标，清晰定位自己的现状，并采用科学高效的方法，快速而稳健地迈向目标。从积累基础概念开始，逐步掌握核心原理与思考方法，最终提炼出应对生活的智慧。 人的成长就是一个不断确 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 296
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语言学习的原理
作者：哈罗德·E·帕尔默 出版：上海交通大学出版社 日期：2025-06-01 本书系统阐述了语言学习的基本原则和方法，强调语言学习应遵循自然习得的过程，类似于儿童学习母语的方式。本书详细介绍了多种教学方法，包括直接法（DirectMethod）和情境法（SituationalMethod），强调通过真实语境和实际使用来学习语言。此外，本书分析了语言学习中的心理因素，如动机、兴趣和记忆等，强调学习 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 449
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机器学习
作者：张旭东 出版：清华大学出版社 日期：2024-11-01 ”本书对机器学习的基础知识和基本算法进行了详细的介绍，对广泛应用的经典算法(如线性回归、逻辑回归、 朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和集成学习等)进行了深入的分析，并讨论了无监督学习的基本方法。用6章对 深度学习和深度强化学习进行了相当全面的叙述，不仅深入地讨论了反向传播算法、多层感知机、卷积神经网络、 循环神经网络和长 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 403
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机器学习
作者：李侃 出版：机械工业出版社 日期：2024-12-01 本书系统地讲解了机器学习的理论与方法，内容主要包括EM算法和高斯混合模型、主题模型、采样与非参数贝叶斯方法、聚类分析、支持向量机、概率无向图模型、概率有向图模型、矩阵与张量分解、多层感知机与卷积神经网络、序列神经网络，以及强化学习。本书旨在使读者了解机器学习的发展过程，理解和掌握机器学习的基本原理、方法与主要应用。本书 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 301
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学习36计
作者：徐莹千 出版：广东南方日报出版社 日期：2025-05-01 本书通过分析孩子对游戏上瘾的逻辑，总结出导致孩子游戏上瘾的五个原因，即对“五感”——存在感、安全感、掌控感、成就感、价值感的需求。基于此，作者总结出将游戏化机制正向迁移到学习中的方法论，通过36个教育方法，系统性地指导家长如何从根本上解决孩子学习动力不足的问题，实现从“游戏沉迷”到“学习上瘾”的教育转变。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 296
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线性代数与数据学习
作者：[美]吉尔伯特·斯特朗[Gilbert Strang]著，余 出版：清华大学出版社 日期：2024-06-01 Gilbert Strang是麻省理工学院数学教授，美国国家科学院院士和美国艺术与科学院院士，在有限元理论、变分法、小波分析及线性代数等领域卓有成就，著有多部经典数学教材，开设多门开放式课程，享有国际盛誉。本书是深度学习的导论，全面介绍机器学习的数学基础，阐述架构神经网络的核心思想，主要内容包括线性代数的重点、大规模矩 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 704
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个性化机器学习
作者：[美]朱利安·麦考利 出版：机械工业出版社 日期：2024-10-01 本书主要介绍支持各种设置和模态的个性化预测模型设计的通用原理和方法。首先修订“传统”机器学习模型，重点关注如何使它们适应涉及用户数据的设置，然后介绍基于矩阵分解、深度学习和生成式建模等高级原理的技术，最后详细研究部署个性化预测系统的影响和风险。 ... |
詳情>> | 售價：NT$ 495
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