简介
本书介绍内容包括支持向量机、线性回归、决策树、遗传算法、深度神经网络（VGG、GooleLeNet、Resnet、MobileNet、EfficientNet）、循环神经网络（LSTM、GRU、Attention）、生成对抗网络（DCGAN、WGAN-GP）、自编码器、各种聚类算法、目标检测算法（YOLO、MTCNN）以及强化学习，有助于人工智能新人搭建一个全面且有用的基础框架。 本书包含8个实战，分别是：决策树、MNIST手写数字分类、GAN基础之手写数字生成、GAN优化、风格迁移、目标检测（YOLO）、人脸检测（MTCNN）和自然语言处理。8个实战可以让读者对PyTorch的使用达到较高水平。
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系统讨论人工智能原理并辅以具体实例，“讲解+代码”方式便于读者理解并学以致用。 讲解诙谐通俗，基础理论深入讲，前沿模型通俗说。 内容广泛，任何想进入人工智能领域的人都可以构建出一个相当全面的认知。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2021-02-01
- 更新： 2023-06-22
- 书号：9787302568506
- 中图：TP181
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
