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书籍 — machine learning

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JavaScript深度学习 TensorFlow.js

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Франсуа Шолле, Эрик Нильсон, Стэн Байлесчи, Шэнкуинг Цэй

人工智能与机器学习
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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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Python中的因果推断与发现——机器学习与Pearl视角

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Aleksander Molak

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代码工厂：100+编程解决方案

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Python实战数据预处理：掌握高效数据准备，助力成功数据分析

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Roy Jafari

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TensorFlow开发者认证指南：从基础到生产部署

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人工智能与机器学习
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电子游戏中的AI

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物联网（IoT）：技术、应用、挑战与解决方案

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嵌入式系统
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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

人工智能与机器学习
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深度神经模糊系统与Python：行业案例研究与应用

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人工智能与机器学习
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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入门经典：从新手到专家（第4版）

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Hang Li

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动手实践AI与数据科学API：使用FastAPI进行Python开发

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大数据研究方法手册

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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

人工智能与机器学习
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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

人工智能与机器学习
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机器学习。真实项目作品集

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Алексей Григорьев

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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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Ben Good

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PyTorch 深度学习循序渐进：初学者指南

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Daniel Voigt Godoy

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R深度学习

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人工智能入门：构建企业级应用的实用指南

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用PYTHON编程：初学者快速学习PYTHON编程的简明指南

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利用大型语言模型扩展企业解决方案：面向生产级企业解决方案的端到端生成式AI综合方案

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Arindam Ganguly

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GPT-3：Python编程实例

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网络流量与视频质量分析的机器学习：使用JavaScript和Node.js开发与部署应用

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自动化机器学习（AutoML）入门

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Python ChatGPT入门：使用OpenAI API构建智能应用

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机器学习导论。第三版

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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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Iddo Drori

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使用生成式人工智能开发时间序列预测模型

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Juan Morales-Garcia, Antonio Llanes, Francisco Arcas-Tunez, Fernando Terroso-Saenz

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将机器学习模型部署到生产环境：使用Flask、Streamlit、Docker和Kubernetes在Google Cloud Platform上

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Pramod Singh

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数据科学。新手内幕指南。包含R语言。

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Data Science. 数据科学从零开始

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使用Python进行数据科学与分析。第二版

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Jesús Rogel-Salazar

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商业分析中的数据挖掘：Python中的概念、技术与应用

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Galit Shmueli, Peter C. Bruce, Peter Gedeck, Nitin R. Patel

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智能网络系统中的网络安全

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Shengjie Xu, Yi Qian, Rose Qingyang Hu

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Python与SQL圣经：从入门到世界级专家

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Cuantum Technologies

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机器人学、视觉与控制：Python中的基础算法

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Peter Corke

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Python终极数据科学编程：掌握数据科学库，包含300多个程序、2个项目及EDA GUI工具

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Saurabh Chandrakar

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CUDA编程：GPU并行计算开发者指南

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Shane Cook

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数据科学：入门导论

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Tiffany Timbers, Trevor Campbell, Melissa Lee

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百页语言模型书

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Andriy Burkov

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