图书 / 人工智能与机器学习

人工智能与机器学习

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终极机器学习与Scikit-Learn：释放Scikit-Learn与Python的强大功能，构建前沿预测建模应用，深入解锁机器学习洞察力

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Parag Saxena

人工智能与机器学习
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使用JAX进行深度学习

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Grigory Sapunov

人工智能与机器学习
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揭秘深度学习：神经网络数学原理入门

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Douglas J. Santry

人工智能与机器学习
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Python深度强化学习：面向聊天机器人与大型语言模型的RLHF（第二版）

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Nimish Sanghi

人工智能与机器学习
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SQL数据分析。面向分析的高级数据转换方法

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Кэти Танимура

人工智能与机器学习
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Microsoft Copilot for Power Apps：借助AI助手革新应用开发

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Rezwanur Rahman

人工智能与机器学习
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Python复杂任务：数据科学。第2版国际版。

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Джейк Вандер Плас

人工智能与机器学习
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使用GitHub Copilot和ChatGPT学习AI辅助Python编程

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Leo Porter, Daniel Zingaro

人工智能与机器学习
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生成式AI的提示工程：面向规模化可靠AI输出的未来验证输入

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James Phoenix, Mike Taylor

人工智能与机器学习
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精通Spring AI：Java开发者的大型语言模型与生成式AI指南

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Banu Parasuraman

人工智能与机器学习
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构建AI密集型Python应用：利用LLMs与向量数据库创建智能应用

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Rachelle Palmer, Ben Perlmutter, Ashwin Gangadhar, Nicholas Larew, Sigfrido Narváez, Thomas Rueckstiess, Henry Weller, Richmond Alake, Shubham Ranjan

人工智能与机器学习
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GPT-4 开发者指南

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Oswald Campesato

人工智能与机器学习
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AI辅助编程在Web与机器学习中的应用：借助ChatGPT和GitHub Copilot提升开发工作流

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Christoffer Noring, Anjali Jain, Marina Fernandez, Ayşe Mutlu, Ajit Jaokar

人工智能与机器学习
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D3.js实战. 第三版

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Elijah Meeks, Anne-Marie Dufour

人工智能与机器学习
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变革对话式AI：探索大型语言模型在交互式对话代理中的强大力量

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Michael McTear, Marina Ashurkina

人工智能与机器学习
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Active Machine Learning with Python：通过主动学习优化数据质量而非数量

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Margaux Masson-Forsythe

人工智能与机器学习
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大型语言模型项目：应用与实施大型语言模型的策略

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Pere Martra

人工智能与机器学习
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分布式机器学习模式

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Yuan Tang

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大规模深度学习：硬件、软件与数据的交汇点

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Suneeta Mall

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使用Scikit和TensorFlow环境的机器学习算法

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Puvvadi Baby Maruthi, Smrity Prasad, Amit Kumar Tyagi

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基于Ray的MLOps：机器学习运维的最佳实践与采用策略

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Hien Luu, Max Pumperla, Zhe Zhang

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使用Altair和AI进行数据叙事

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Angelica Lo Duca

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Python机器学习实战 第四版

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Yuxi (Hayden) Liu

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机器学习，动画化

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Mark Liu

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使用 PyTorch 学习生成式 AI

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Mark Liu

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Pandas 实战：200个练习让你成为更强大的数据分析师

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Reuven M. Lerner

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使用PySpark进行应用数据科学：学习端到端预测模型构建周期，第二版

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Ramcharan Kakarla, Sundar Krishnan, Balaji Dhamodharan, Venkata Gunnu

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深度学习在金融中的应用：使用Python创建机器学习和深度学习交易模型

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Sofien Kaabar

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企业云端AI：端到端机器学习和ChatGPT™解决方案部署实战指南

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Rabi Jay

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地理空间数据科学基础：101个实用Python技巧与窍门

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Milan Janosov

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LLM工程师手册：从概念到生产，精通大型语言模型工程的艺术

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Paul Iusztin, Maxime Labonne

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面向开发者的生成式AI助手：借助Amazon Q Developer加速软件开发

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Behram Irani, Rahul Sonawane

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数据分析与可视化全能傻瓜书

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Jack Hyman, Luca Massaron, Paul McFedries, John Paul Mueller, Lillian Pierson, Jonathan Reichental, PhD, Joseph Schmuller, Alan Simon, Allen G. Taylor

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TensorFlow与Keras神经网络：训练、生成模型与强化学习

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Philip Hua

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金融强化学习：基于Python的入门指南

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Yves Hilpisch

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Python人工智能与机器学习基础

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Databricks 数据智能平台：开启生成式AI革命

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Nikhil Gupta, Jason Yip

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Python与大型语言模型入门：语言模型指南

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Dilyan Grigorov

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合成数据与生成式AI

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Vincent Granville

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人工智能与机器人：使用ROS 2、Python、OpenCV和AI/ML技术构建智能机器人，应对现实世界任务

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Francis X. Govers III

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Google Gemini for Python：使用Bard进行编程

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Oswald Campesato

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边缘智能：深度学习赋能的边缘计算

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Shajulin Benedict

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CodeMosaic：学习AI驱动开发与企业级现代最佳实践

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Arpit Dwivedi

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使用ChatGPT和Copilot构建软件

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Nathan B. Crocker

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时间序列深度学习实战：基于PyTorch与Python的预测、分类与异常检测方案

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Vitor Cerqueira, Luís Roque

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Python 3 与使用 ChatGPT / GPT-4 的机器学习

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Python 3 与特征工程

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