书籍 — deep learning

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人工智能入门指南，第2版

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John Paul Mueller, Luca Massaron

人工智能与机器学习
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数字信号处理：使用Python进行图解

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S. Esakkirajan, T. Veerakumar, Badri N. Subudhi

编程语言
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实用深度学习：基于Python的入门

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Ronald T. Kneusel

人工智能与机器学习
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R语言机器学习。预测分析专家技术

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Бретт Ланц

人工智能与机器学习
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使用PyTorch 2.X加速模型训练

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Maicon Melo Alves

人工智能与机器学习
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人工智能如何运作：从巫术到科学

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Ronald T. Kneusel

人工智能与机器学习
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AI Essentials Guide: Principles for Navigating the Next Tech Renaissance

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William Hawkins

人工智能与机器学习
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使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习

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Sebastian Raschka, Yuxi (Hayden) Liu, Vahid Mirjalili

人工智能与机器学习
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Python：深入理解机器学习

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Sebastian Raschka, David Julian, John Hearty

人工智能与机器学习
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精通OpenCV与Python：使用NumPy、Scikit、TensorFlow和Matplotlib通过一系列实践项目学习机器学习高级算法

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Ayush Vaishya

人工智能与机器学习
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深度学习与数据分析. 实用指南

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Дмитрий Малов

人工智能与机器学习
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Grokking Deep Learning

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Andrew W. Trask

人工智能与机器学习
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使用Python进行终极企业数据分析和预测

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Shanthababu Pandian

DevOps与基础设施
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伊莫塔尔 I. - 人工智能系统（职业教育）- 2019

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D
WEB开发
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深度学习：基础与概念

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Christopher M. Bishop, Hugh Bishop

人工智能与机器学习
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Machine Learning Bookcamp：构建真实项目组合

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Alexey Grigorev

人工智能与机器学习
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从零开始构建大型语言模型：使用PyTorch设计、训练和部署LLM

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Dilyan Grigorov

人工智能与机器学习
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生命科学中的深度学习：附Python笔记本示例和练习

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Filippo Biscarini, Nelson Nazzicari

人工智能与机器学习
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遥感图像分析、分类与变化检测：基于Python算法，第五版

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Morton John Canty

算法与理论
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Python和MATLAB中的实用神经网络

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Chunwei Zhang, Tianpeng Li, Ying Dai, Li Sun, Ardashir Mohammadzadeh

人工智能与机器学习
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机器学习：完全指南

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Неизвестен

人工智能与机器学习
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神经网络自传

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Нейросеть (сост. М.Р. Брослав, О.А. Яблоков)

人工智能与机器学习
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精通计算机视觉与 PyTorch 2.0：使用 PyTorch 2.0 和深度学习技术发现、设计和构建尖端高性能计算机视觉解决方案

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M. Arshad Siddiqui

人工智能与机器学习
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AI编程傻瓜书

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Chris Minnick

人工智能与机器学习
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Python深度学习：Keras与TensorFlow库

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Франсуа Шолле

人工智能与机器学习
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阿尼拉德，K. 等 - 人工智能与计算机视觉：基于Python、Keras和TensorFlow的实战项目（O’Reilly畅销书） - 2023

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К. Анирад

人工智能与机器学习
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Cronin I. - 构建与训练生成式AI模型 - 2026

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I. Cronin

人工智能与机器学习
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人工智能：现代方法。第四版。第三卷。学习、感知与行动

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Стюарт Рассел, Питер Норвиг

算法与理论
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深度学习计算机视觉系统

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М. В. Ронкин, А. Ю. Долганов

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无需数学的深度学习。第1卷：基础

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Эндрю Гласснер

人工智能与机器学习
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无需数学的深度学习。第二卷。实践

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Эндрю Гласснер

人工智能与机器学习
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从实践者角度看深度学习

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Джош Паттерсон, Адам Гибсон

人工智能与机器学习
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机器学习问答与人工智能：关于机器学习和人工智能的30个核心问题与解答

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Sebastian Raschka

人工智能与机器学习
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深度学习数学与架构

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Кришнанду Чаудхури, Ананья Хоннедевастхана Ашок, Суджай Наруманчи, Девашиш Шанкар

算法与理论
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Python深度学习（第二版）

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Франсуа Шолле

人工智能与机器学习
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PyTorch。照亮深度学习之路

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Эли Стивенс, Лука Антига, Томас Виман

人工智能与机器学习
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使用 PyTorch 和 Scikit-Learn 进行机器学习

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Себастьян Рашка, Юси (Хэйден) Лю, Вахид Мирджалили

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从零开始构建LLM

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Себастьян Рашка

人工智能与机器学习
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生物学与医学中的深度学习

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Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

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应用机器学习和人工智能工程师

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Джефф Просиз

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Мигель Моралес

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基于大型语言模型的推荐系统。完整创建周期：从预训练到智能代理部署

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Лю Лу, Чжан Юйцзюнь

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自然语言处理实战。第2版

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Хобсон Лейн, Мария Дышель

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基于Python的图神经网络

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Максим Лабонн, Артем Груздев

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深度学习入门

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Джон Пол Мюллер, Лука Массарон

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深度学习：原理与概念

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Кристофер М. Бишоп, Хью Бишоп

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视觉目标跟踪：评估视角

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Xin Zhao, Shiyu Hu, Xu-Cheng Yin

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深度学习速成课程：基于项目的动手实践人工智能入门

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Giovanni Volpe, Benjamin Midtvedt, Jesús Pineda, Henrik Klein Moberg, Harshith Bachimanchi, Joana B. Pereira, Carlo Manzo

人工智能与机器学习
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深度学习商业应用开发入门：从客服对话机器人到医学影像处理

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Armando Vieira, Bernardete Ribeiro

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机器学习理论与应用：基于Python在经典与量子计算机上的实践案例

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Xavier Vasques

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