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• 005 20250618094200.0

• 010 __ |a 978-7-5153-6900-6 |d CNY188.00

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• 101 1_ |a chi |c eng

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• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 图说深度学习 |A tu shuo shen du xue xi |e 用可视化方法理解复杂概念 |f (美) 安德鲁·格拉斯纳著 |g 赵鸣 ... [等] 译

• 210 __ |a 北京 |c 中国青年出版社 |d 2024.3

• 215 __ |a xxvi, 646页 |c 图 (部分彩图) |d 23cm

• 304 __ |a 题名页题: 赵鸣, 曾小健, 任玉柱, 李现伟, 李达莉译

• 312 __ |a 英文题名原文取自版权页

• 314 __ |a 安德鲁·格拉斯纳, 拥有北卡罗来纳州教堂山分校计算机科学博士学位, 他是一位专门从事计算机图形学和深度学习的研究的科学家。赵鸣, 2006年获华中师范大学计算机辅助教学硕士学位, 2015年获哈尔滨工业大学计算机应用方向博士学位, 现任长江大学教授。目前主持在研省部级项目四项, 横向项目两项。他的研究兴趣包括计算智能、图像和信号处理、模式识别等。曾小健, 出版AI图书多部, 在量化金融和AI领域有多年经验, 计算机博士在读, CSDN博客专家。李现伟, 日本早稻田大学博士毕业, 硕士生导师, 主要从事大数据、机器学习、物联网等方向的教学与工作。

• 320 __ |a 有书目 (第590-624页) 和索引

• 330 __ |a 本书包含口语化写作风格的文字、丰富的彩色插图、富有启发性的类比和生活中的实例, 通过图形学的生动演示, 形象地解释了深度学习的各种相关重要概念, 包括: 文本生成器如何创建新颖的故事和文章; 深度学习系统如何在人类游戏中学习游戏并获胜; 图像分类系统如何识别照片中的物体或人; 如何以对日常生活有用的方式思考概率; 如何使用构成现代人工智能核心的机器学习技术。

• 333 __ |a 本书适合学习人工智能、深度学习的新手阅读, 可以成为新手读者一本常备的参考书籍

• 500 10 |a Deep learning : a visual approach |A Deep Learning : A Visual Approach |m Chinese

• 517 1_ |a 深度学习 |A shen du xue xi

• 517 1_ |a 用可视化方法理解复杂概念 |A yong ke shi hua fang fa li jie fu za gai nian

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _1 |a 格拉斯纳 |A ge la si na |g (Glassner, Andrew) |4 著

• 702 _0 |a 赵鸣 |A zhao ming |4 译

• 702 _0 |a 曾小健 |A zeng xiao jian |4 译

• 801 _0 |a CN |b 湖北三新 |c 20240205

• 905 __ |a LIB |d TP181/383