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内容简介：
本书在系统介绍了机器学习的基础上详细讲解了神经网络和深度神经网络的结构原理、模型训练与优化 方法， 重点针对典型工作任务， 详细讲解了卷积神经网络（ＣＮＮ） 和循环神经网络（ＲＮＮ） 的基本结构和主要操作。 全书共分为七个模块。模块一主要介绍了人工智能与机器学习； 模块二主要介绍了人工智能的开发工具及开发环境； 模块三介绍了机器学习相关的数学基础知识； 模块四对典型的机器学习算法进行了介绍； 模块五对神经网络的结构和基本原理进行了剖析； 模块六对卷积神经网络（ＣＮＮ） 的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明， 并应用ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ 实现图像分类； 模块七对循环神经网络（ＲＮＮ） 的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明， 并应用ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ 实现文本分类。各模块均设置了实训项目和知识技能拓展内容，并融入了课程思政元素和部分职业技能等级证书内容。 本书主要面向高等职业院校人工智能技术应用及相关专业的学生， 也可作为从事深度学习的工程技术人员的参考书。
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用户1733808030：
( 2024-12-10 13:20:30 )
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用户1720624622：
( 2024-07-10 23:17:02 )
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用户1737097824：
( 2025-01-17 15:10:24 )
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用户1734338724：
( 2024-12-16 16:45:24 )
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用户1726499051：
( 2024-09-16 23:04:11 )
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