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    • ChatGPT实操应用大全(全视频彩色)chatgpt4.0 这就是chatgpt实战 超越想象的chatgpt写作超简
    •   ( 14559 条评论 )
    • 文之易蔡文青 /2023-11-01/ 水利水电出版社
    • ChatGPT 是目前市场上最为优秀的 AI 工具之一,它以强大的信息整合、知识链接、编程和语言理解等能力惊艳了全球,被广泛用于各行各业,以提高生产力。那么如此强大的 AI 工具该怎样使用呢? 《ChatGPT 实操应用大全(全视频 彩色版)》应运而生,这是一本关于 ChatGPT 全场景使用秘籍,为读者呈现 ChatGPT的 150种不同的使用方法和技巧,带读者深度解锁 ChatGPT的功能,释放出无限的创造力。它能够帮助用户轻松解决各种实际问题,极大地提高工作效率和生产力。不论是短视频内容创作、数据分析、日常办公、论文写作、金融投资,还是翻译、写代码等任务,本书都能够满足用户的需求。如果想要更好地利用 ChatGPT 功能,就阅读本书。本书主要涵盖 ChatGPT 的注册与登录、基本功能的使用、提示词用法、150 种应用场景、参数指令与 API 开发以及ChatGPT插件等内容,内容通

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    • 深度学习 人工智能算法,机器学习奠基之作,AI圣经
    •   ( 76176 条评论 )
    • [美]Ian Goodfellow伊恩·古德费洛)、[ /2017-07-01/ 人民邮电出版社
    • 《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读,包括相关专业的大学生或研究生,以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识,以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

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    • 动手学深度学习(PyTorch版)
    •   ( 5762 条评论 )
    • 阿斯顿·张Aston Zhang) /2023-02-01/ 人民邮电出版社
    • 本书是《动手学深度学习》的重磅升级版本,选用经典的PyTorch深度学习框架,旨在向读者交付更为便捷的有关深度学习的交互式学习体验。 本书重新修订《动手学深度学习》的所有内容,并针对技术的发展,新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章,部分介绍深度学习的基础知识和预备知识,并由线性模型引出简单的神经网络 多层感知机;第二部分阐述深度学习计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学习应用背后的基本工具;第三部分讨论深度学习中常用的优化算法和影响深度学习计算性能的重要因素,并分别列举深度学习在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 本书同时覆盖深度学习的方法和实践,主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的Python编程知识及预备知识中描

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    • 人工智能:现代方法(第4版)(上下册)
    •   ( 4511 条评论 )
    • [美]斯图尔特·罗素Stuart Russell) /2022-12-01/ 人民邮电出版社
    • 本书全面、深入地探讨了人工智能(AI)领域的理论和实践,以统一的风格将当今流行的人工智能思想和术语融合到引起广泛关注的应用中,真正做到理论和实践相结合。全书分7个部分,共28章,理论部分介绍了人工智能研究的主要理论和方法并追溯了两千多年前的相关思想,内容主要包括逻辑、概率和连续数学,感知、推理、学习和行动,公平、信任、社会公益和安全;实践部分完美地践行了 现代 理念,实际应用选择当下热度较高的微电子设备、机器人行星探测器、拥有几十亿用户的在线服务、AlphaZero、人形机器人、自动驾驶、人工智能辅助医疗等。本书适合作为高等院校人工智能相关专业本科生和研究生的教材,也可以作为相关领域专业人员的参考书。

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    • 图说深度学习:用可视化方法理解复杂概念 AI人工智能基础 ChatGPT场景应用 全彩图解小白入门 Sora技术之源
    •   ( 1072 条评论 )
    • 安德鲁·格拉斯纳中青雄狮 出品 /2023-12-29/ 中国青年出版社
    • 本书适合任何想要深入了解深度学习这个迷人领域的人,您不需要具备高级数学和编程知识就可以掌握其根本原理。如果您想知道这些工具是如何工作的,并学会自己使用它们,答案尽在书中。而且,如果您已经准备好编写自己的程序,那么随附的Github存储库中还有大量补充的Python笔记本可以帮助您。 本书讲解语言通俗易懂,包含大量的的彩色插图和具有启发性的类比,以及丰富的现实世界的例子,深入地地解释了深度学习的关键概念,包括: 文本生成器如何创建新颖的故事和文章。 深度学习系统如何在人类游戏中学习游戏并获胜。 图像分类系统如何识别照片中的物体或人。 如何以对日常生活有用的方式思考概率。 如何使用构成现代人工智能核心的机器学习技术。 各种各样的智力冒险家都可以使用本书中涵盖的强大思想来构建智能系统,帮助我们更好地理

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    • 我的科研助理: ChatGPT全方位实用指南
    •   ( 711 条评论 )
    • 安若鹏 /2024-01-01/ 上海交通大学出版社
    • 本书通过近百个实际的研究案例,详细介绍了研究人员如何让ChatGPT成为一位称职的研究助手。利用ChatGPT可以完成以下几方面的工作:①确定研究主题并构建问题。②根据选择的研究问题制定和完善假设。③进行文献综述,覆盖系统综述的所有步骤。④选择适当的研究设计和相应的方法论。⑤开发可靠且高效的研究工具。⑥收集并处理数据。⑦解释分析定量和定性数据。⑧撰写和修改研究论文。⑨处理同行评审意见。⑩通过大众和社交媒体平台传播研究结果。以上所有任务都可以通过在ChatGPT界面中简单地输入提示词来完成。

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    • AI辅助课题申报+AI辅助论文写作(当当套装2册)
    •   ( 271 条评论 )
    • 赵鑫 宋义平 郭泽德 郭泽德 宋义平 赵鑫 /2024-01-01/ 人民邮电出版社
    • 9787115630940 做好课题申报:AI辅助申请书写作 69.80 9787115632784 高效写论文:AI辅助学术论文写作 69.80 《做好课题申报:AI辅助申请书写作》 申报课题是高校教师和科研工作者十分重要的工作内容。 本书采用倒金字塔思路,对课题申请书进行了拆解,并系统介绍了如何利用 AI 辅助做好课题申报工作。本书第一章对课题申报进行了概述,分别介绍了各级别课题的申报公告和申请书及活页。第二章~第十二章分别介绍如何利用 AI 辅助开展课题申报的具体工作,主要有寻找选题、分析课题立项选题,以及课题论证相关部分的写作,包括研究背景写作、学术史梳理及研究动态写作、研究价值写作、阐释研究对象与框架思路写作、课题的重点难点写作、主要目标写作、研究计划及其可行性写作、其他部分写作。本书讲解全面、细致,并采用案例直观展示,方便读者学习。 《高

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    • 神经网络与深度学习
    •   ( 8956 条评论 )
    • 邱锡鹏 著 /2020-04-17/ 机械工业出版社
    • 本书是深度学习领域的入门教材,系统地整理了深度学习的知识体系,并由浅入深地阐述了深度学习的原理、模型以及方法,使得读者能全面地掌握深度学习的相关知识,并提高以深度学习技术来解决实际问题的能力。 全书共15章,分为三个部分。 分为机器学习基础:第1章是绪论,介绍人工智能、机器学习、深度学习的概要,使读者全面了解相关知识;第2~3章介绍机器学习的基础知识。 第二部分是基础模型:第4~6章分别讲述三种主要的神经网络模型:前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络;第7章介绍神经网络的优化与正则化方法;第8章介绍神经网络中的注意力机制和外部记忆;第9章简要介绍一些无监督学习方法;第10章介绍一些模型独立的机器学习方法,包括集成学习、自训练、协同训练、多任务学习、迁移学习、终身学习、元学习等。 第三部分

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    • 奇点临近
    •   ( 1436 条评论 )
    • 雷·库兹韦尔 /2022-11-01/ 机械工业出版社
    • 本书是一本有思维方法论启示的书;是一本站在历史的高度, 正面思考科技力量的书;是一本充满想象与预言,但又不失科学论证的书。本书提供了一个崭新的视角:21世纪既是数百年以来科技、创意的顶点,又是对人类终极命运真挚的愿景。 本书特点:奇特与警示的结论,书中六个纪元的划分奇特又富于哲理;严谨与独特的论述方法,通过分析科学发展趋势,演绎并预测未来;警世之语与探讨性对话,通过智者的眼睛去审视自然、科学以及世界;章尾与未来的对话,是一种思想的博弈:通过设想中的未来去理解当今的技术发展和进化中的人类。 本书论述严谨,案例丰富,深入阐释了 奇点 作为一种思潮,其在世界范围内所产生的广泛影响,并介绍了其在哲学、科学、技术、艺术等各个方面所展示的独特魅力。

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    • 零基础掌握学术提示工程(新时代学术进阶丛书)
    •   ( 790 条评论 )
    • 宋义平郭泽德赵鑫 /2023-10-01/ 清华大学出版社
    • 本书聚焦于解决学术群体如何使用恰当的提示词与人工智能进行高效互动,进而提升学术效率,实现学术工具的革新。本书在讲解提示词的同时,将结合具体的学术场景,例如选题确定、概念画图、文献整理、质性研究编码、表格制作等,给出具体的提问示例及讲解。通过手把手的方式带领用户掌握学术提示工程,从而在学术界不断保持竞争力。

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    • 图解机器学习和深度学习入门
    •   ( 254 条评论 )
    • 山口达辉松田洋之 著 /2023-08-01/ 化学工业出版社
    • 本书作为人工智能专业的入门书,带领读者初步学习和实践机器学习、深度学习的算法、流程和核心技术,并介绍了系统开发及开发环境,通过图解的方式将难懂的专业术语和算法表现出来,让没有相关专业基础的读者能够轻松入门。同时,本书还介绍了一些比较常用的网站网络服务,让读者能够学以致用。本书适合人工智能领域入门读者,也适合对人工智能感兴趣的其他领域读者学习。

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    • ChatGPT大模型:技术场景与商业应用(新时代·科技新物种)
    •   ( 182 条评论 )
    • 梅磊 施海平 陈靖 /2023-12-01/ 清华大学出版社
    • .ChatGPT作为人工智能领域的一大进步,引起了热议,其强大功能的背后离不开大模型的支持。大模型指的是参数规模超过千万的机器学习模型,主要应用于语音识别、计算机视觉等领域。 本书聚焦大模型,对大模型的技术场景和商业应用展开详细叙述。本书主要从典型应用ChatGPT入手,探寻其背后支撑大模型的魅力。首先,本书对大模型的基础概念、产业格局、带来的新型商业模式进行讲解,展现了大模型的发展现状和商业化潜力。其次,本书从数据服务、智能搜索、办公工具、对话式AI、休闲娱乐、生产制造、智慧营销、智慧城市等方面讲述了大模型的诸多应用场景,并阐述了大模型在这些领域的应用现状、应用潜力、企业探索实践等。 本书内容丰富,理论与实践案例结合,能够为对大模型感兴趣的企业管理者、创业者、投资者等深入研究大模型提供指导。

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    • 人工智能与ChatGPT(新时代·科技新物种)
    •   ( 865 条评论 )
    • 范煜 /2023-07-01/ 清华大学出版社
    • 人们相信人工智能可以为这个时代的技术带来突破,而ChatGPT则使这种希望成为现实。现在,许多人都渴望了解与ChatGPT相关的一切,包括技术的历史和背景,其神奇的功能以及如何使用它。虽然ChatGPT的使用方法很简单,但它具有无限的潜力。如果不去亲身体验,很难体会到它的强大之处。本书尽可能全面地介绍了与ChatGPT相关的内容,特别是许多应用示例,可以给读者带来启发。 希望读者通过这本书了解ChatGPT后,在自己的工作中也能充分利用它。本书适合希望了解和使用ChatGPT的人阅读。

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    • AI降临:ChatGPT实战与商业变现
    •   ( 829 条评论 )
    • 张永刚杜一凡欧阳军 编著 /2023-07-01/ 化学工业出版社
    • ChatGPT颠覆了互联网格局。本书紧跟技术前沿,是一本针对ChatGPT的超级实战指南。本书介绍了ChatGPT的发展历史与常用功能,剖析讲授了其初阶、进阶、高阶操作,枚举解析了27个有趣的应用例子、75个高级提示例子,以及100多条商业变现思路。本书摒弃繁杂理论,尤重实用性;又以内容充实、案例丰富为特色;同时采用场景式教学,语言轻松、深入浅出,让初学者也能轻易上手。本书教导的ChatGPT技巧有益于绝大部分读者的工作、生活所需,更可启发实现商业变现。 本书几乎适用于所有人员阅读,尤其适用于文本、图片、音视频等内容创作者,可以作为创业者、中小企业负责人、产品经理、咨询师、设计师及各类跨界人士的参考手册。

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    • Midjourney人工智能AI绘画教程:从娱乐到商用
    •   ( 2409 条评论 )
    • 雷波 著 /2023-08-01/ 化学工业出版社
    • 本书较为系统地讲解了人工智能绘画的基本理论与Midjourney 平台的使用方法,包括各个命令与参数、语法结构等。同时讲解了Midjourney 在插画绘制、摄影素材图像生成、珠宝设计、建筑设计、服装设计、鞋子设计、箱包设计、手机壳设计、包装设计、盲盒公仔造型设计、冰箱贴设计、卡通头像设计、Logo 设计、徽标设计、价目表设计、特效文字设计、游戏场景概念设计、UI 设计、图标设计、表情包设计等33 个领域内的实战应用方法。 书中图像全部由Midjourney 渲染生成,展示图配有提示语,并在关键词下方有下画线,以确保读者在使用此关键词时能够得到类似的效果。 本书附赠一本拥有海量Midjourney 常用关键词的PDF 电子书,下载方法可参考本书封底提示。 特别提示:本书的整体逻辑、教程内容创作等,均为人类作者所作,并非由GPT等AI程序生成。

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    • 机器学习实战:基于Scikit-Learn Keras和TensorFlow(原书第2版)
    •   ( 7870 条评论 )
    • 奥雷利安 /2022-12-27/ 机械工业出版社
    • 本书分为两部分。第壹部分,机器学习基础,涵盖以下主题:什么是机器学习,它试图解决什么问题,以及系统的主要类别和基本概念;第二部分,神经网络和深度学习,涵盖以下主题:什么是神经网络以及它们有什么用,使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术,以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错,学习好的策略的代理程序。第壹部分主要基于Scikit-Learn,而第二部分则使用TensorFlow和Keras。

    • ¥81.9 ¥149 折扣:5.5折
    • Midjourney人工智能绘画从入门到精通
    •   ( 126 条评论 )
    • 盛少 /2023-10-01/ 清华大学出版社
    • 本书较为系统地讲解了如何运用Midjourney这款杰出的AI绘画工具。从初学者到专业人士,通过深入浅出的方法,全方位探讨了Midjourney在兴趣爱好、艺术创作、商业应用等方面的理论基础与实际操作。读者不论背景如何,都可以通过本书,找到用Midjourney将想法转化为艺术图像的途径。 本书所用插图大部分都是Midjourney生成的,这不仅展示了该工具的强大功能,还为读者提供了丰富的实例与参考,使学习过程更直观、具体。通过这些精彩的插图,读者可以深入理解如何运用Midjourney创作出风格各异的作品,包括摄影艺术、标志设计,还是游戏动漫、电影剧照等。这是一本集理论与实例于一体的全面指导手册。 无论你是艺术爱好者还是专业人士,通过本书的学习,你都能获得前所未有的视角和工具,释放想像力,开启新的创作旅程。

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    • 提示工程:方法、技巧与行业应用 计算机企业核心技术丛书
    •   ( 236 条评论 )
    • 张祺 姜大昕 顾大伟 等著 /2023-08-01/ 机械工业出版社
    • 本书是揭示大语言模型背后技术奥秘的 金钥匙 ,从宏观到微观全方位解读AI创新世界,帮助读者释放创造力、解放生产力、提升技术力。 本书的第1章和第2章聚焦大语言模型本身以及提示工程的兴起,能够让读者对大语言模型技术的发展背景、概念以及应用场景等有较为全面的了解。第3章,则是结合当下火热的AIGC话题展开介绍,为读者提供AIGC图像生成的实战体验,帮助读者快速上手,更好地感受和理解当前AIGC和提示工程的强大威力。第4章和第5章,从实操角度为读者提供丰富的提示工程基本技巧和进阶技巧,并探索大语言模型的高阶玩法,如编程、插件、函数调用等,帮助读者解锁大语言模型深层次的应用潜力。第6章、第7章和第8章,针对提示工程在搜索、Microsoft 365,以及法律、金融、医疗等多个领域及行业的具体应用展开介绍。 本书的每一章都

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    • 机器学习与人工智能实战:基于业务场景的工程应用
    •   ( 183 条评论 )
    • [美] 杰夫·普罗西斯Jeff Prosise)著 /2023-07-01/ 清华大学出版社
    • 工程师需要知道的机器学习和人工智能提供的实例和图示来自Prosise的AI和ML课程,这]课程受到了全球各地许多公司和研究所的青睐和欢迎。作者不涉及让人滑悚然和望而生畏的数学公式,目的只有一个那就 是面向工程师和软件开发人员,帮助他们迅速入门并通过案例迅速运用人工智能和机器学习来解决业务问题。本书讲帮助读者学会什么是机器学习和深度学习以及两者各有哪些用途;理解常用的深度学习算法的原理及其应用;学会标记和未标记数据,监督学习和非监督学习有何差异;通过scikit-learn和神经网络Keras和TensorFlow ,运用Python来进行机器学习建模;训练和评分地柜模型与-进制和多类粉类器模型 ;构建面检测和面识别模型以及 对象检测模型。本书适合硬件工程师与软件开发人员阅读和参考

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    • 深度学习入门2:自制框架
    •   ( 535 条评论 )
    • [日]斋藤康毅 /2023-03-01/ 人民邮电出版社
    • 深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制,本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱,帮助读者正确理解技术,体会它们的有趣之处。为此,本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架 DeZero。DeZero 是本书原创的框架,它用少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架,在此过程中,读者会加深对PyTorch、TensorFlow 和Chainer 等现代深度学习框架的理解,看清深度学习框架的本质。 本书沿袭《深度学习入门:基于Python 的理论与实现》的风格,语言通俗,代码简洁,讲解详细。在自制框架的过程中,读者还能进一步巩固Python 编程和软件开发相关的知识。 本书适合对深度学习框架感兴趣的读者阅读。

    • ¥64.9 ¥129.8 折扣:5折
    • 人工智能超入门丛书--搜索算法:人工智能如何寻觅最优
    •   ( 282 条评论 )
    • 龚超毕树人武迪 著 /2023-11-01/ 化学工业出版社
    • 人工智能超入门丛书 致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者,内容涉及数据素养、机器学习、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向,体系完整、内容简洁、文字通俗,综合介绍人工智能相关知识,并辅以程序代码解决问题,使得零基础的读者快速入门。 《搜索算法:人工智能如何寻觅最优》是 人工智能超入门丛书 中的分册,本分册以通俗易懂的语言风格讲解了搜索算法的相关知识,内容包括算法问题中涉及的基本数据结构和复杂度分析,及状态空间、树、图等较复杂的数据结构;同时,通过相关实例,讲解了各类搜索方法及线性规划与非线性规划;也重点解读了组合优化问题和群智能算法。全书内容包含了搜索算法所能用到的核心方法和技术,另附三个附录,分别讲解了类与继承以及博弈基础等。本书搭配关键代码,

    • ¥55.1 ¥69.8 折扣:7.9折
    • 多模态深度学习技术基础
    •   ( 229 条评论 )
    • 冯方向王小捷 /2023-09-01/ 清华大学出版社
    • 内容上,本书力求系统地介绍基于深度学习的图文多模态信息处理技术,侧重介绍最通用、最基础的技术,覆盖了多模态表示、对齐、融合和转换等四大关键技术。同时也介绍了多模态信息处理领域的**发展前沿 多模态预训练模型。此外,为了让读者可以实践这些多模态深度学习技术,本书提供了四个完整的实战案例,分别对应多模态表示、对齐、融合和转换这四个关键技术。 具体而言,本书的内容分为四个部分:初识多模态信息处理、单模态表示、多模态信息处理的关键技术、多模态预训练模型。 第一部分包括两个章节:第1章介绍多模态信息的基本概念、难点、使用深度学习方法的动机、多模态信息处理的关键技术以及这些技术的发展历史,第2章介绍若干同时涉及图像和文本的多模态热门研究任务。 第二部分包括两个章节:第3和4章分别介绍了多模态信息处

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    • 图解人工智能
    •   ( 262 条评论 )
    • 王东马少平 /2023-07-01/ 清华大学出版社
    • 《图解人工智能》从基础概念、历史沿革、基础算法、代表性应用、**研究进展、跨学科交叉成果等多个方面深入介绍人工智能。为满足不同程度学习者的学习需求,全书以图片为主并辅以少量文字说明,每节配有 小清爱提问 在线视频,具有初等阅读能力的读者(包括中小学生)可以轻松获得人工智能的基础知识和全局视野;每一节还包括扩展学习资料、深入阅读材料和编程实践资源供高等阅读能力的读者(包括大学生和教师)自学提高。为配合课堂教学,全书每一节都配有PPT课件、附加视频资料、互动演示程序等教学资源。对应不同知识背景的读者,本书有速读、专业、教学3种建议阅读模式。 期待更多人能借此书产生对人工智能学科的探索热情! 本书封面贴有清华大学出版社防伪标签,无标签者不得销售。版权所有,侵权必究。

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    • PyTorch深度学习实战
    •   ( 3405 条评论 )
    • [美]伊莱·史蒂文斯 /2022-02-01/ 人民邮电出版社
    • 虽然很多深度学习工具都使用Python,但PyTorch 库是真正具备Python 风格的。对于任何了解NumPy 和scikit-learn 等工具的人来说,上手PyTorch 轻而易举。PyTorch 在不牺牲高级特性的情况下简化了深度学习,它非常适合构建快速模型,并且可以平稳地从个人应用扩展到企业级应用。由于像苹果、Facebook和摩根大通这样的公司都使用PyTorch,所以当你掌握了PyTorth,就会拥有更多的职业选择。 本书是教你使用 PyTorch 创建神经网络和深度学习系统的实用指南。它帮助读者快速从零开始构建一个真实示例:肿瘤图像分类器。在此过程中,它涵盖了整个深度学习管道的关键实践,包括 PyTorch张量 API、用 Python 加载数据、监控训练以及将结果进行可视化展示。 本书主要内容: (1)训练深层神经网络; (2)实现模块和损失函数; (3)使用 PyTorch Hub 预先训练的模型; (4)探索在 Jupyt

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    • 机器学习在算法交易中的应用第2版 人工智能量化交易 tensorflow pytorch机器学习开发算法交易 系统量化投
    •   ( 909 条评论 )
    • 斯蒂芬·詹森Stefan Jansen) /2023-01-01/ 水利水电出版社
    • 人工智能时代,数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习(ML)的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用(第2版)》就以Python为基本工具,从全局、战略的视角介绍了相关的概念,以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分,其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识,该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开,概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征,以及如何基于这些数据优化算法评估投资组合。第2部分重点阐述了在端到端工作流环境中,一些基本的监督学习、无监督学习是如何为交易策略的制定提供帮助的。第3部分是自然语言处理,这部分引入了无监督学习算法,力求从文本数据这种关键的另类数据中高质量地提取信号。第4部分通过TensorFlow和PyTorch,重点介绍深

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