哪个网站可以看不朽情缘直播

本書通過講述卡通人物小智穿越時(shí)空來到2049年，度過了一段奇妙而有趣經(jīng)歷的方式，將晦澀難懂的人工智能知識通俗化和趣味化，使學(xué)生能夠?qū)W習(xí)到人工智能相關(guān)知識，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)；并結(jié)合生活化場景讓學(xué)生更容易理解人臉識別、語音識別、文字識別等人工智能應(yīng)用。在每節(jié)課的“AI課堂”活動(dòng)中，制作圖形化編程軟件，通過讓學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐編寫與課程相關(guān)的程序，培養(yǎng)學(xué)生的動(dòng)手能力和計(jì)算思維。本書將人工智能知識與日常生活場景相結(jié)合，使人工智能知識融入青少年能夠看得見、摸得著、聽得懂的生活場景，是一本符合中小學(xué)生學(xué)習(xí)認(rèn)知能力的人工智能知識科普讀物。

·4.6萬字

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人工智能簡史

2018年，原力覺醒，喚醒天賦的最佳禮物，文科生和青少年暢讀無壓力。《人工智能簡史》從多個(gè)角度介紹人工智能的發(fā)展歷史，重點(diǎn)介紹人工智能領(lǐng)域杰出的科學(xué)家，以及他們創(chuàng)造非凡成果的有趣故事。透過搜索引擎、網(wǎng)上購物、社交網(wǎng)絡(luò)、智能家居等應(yīng)用，人工智能已經(jīng)開始影響所有人的工作和生活，未來這種影響還會(huì)越來越大，最終人工智能將會(huì)像電力一樣，成為一個(gè)無所不在的基礎(chǔ)設(shè)施。

·7.4萬字

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OpenCV4.5計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)實(shí)戰(zhàn)：基于Python

OpenCV是一個(gè)跨平臺計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫，也是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的開發(fā)人員必須掌握的技術(shù)。本書基于Python3.8全面、系統(tǒng)地介紹OpenCV4.5的使用，并配套示例源代碼、開發(fā)環(huán)境與答疑服務(wù)。本書共分15章，主要內(nèi)容包括計(jì)算機(jī)視覺概述、OpenCV的Python開發(fā)環(huán)境搭建、OpenCV基本操作、數(shù)組矩陣、圖像處理模塊、灰度變換和直方圖修正、圖像平滑、幾何變換、圖像邊緣檢測、圖像分割、圖像金字塔、圖像形態(tài)學(xué)、視頻處理，以及停車場車牌識別、物體識別、運(yùn)動(dòng)跟蹤、人臉檢測等案例。本書既適合計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能算法的開發(fā)人員閱讀，也適合高等院校和培訓(xùn)機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理、人工智能等相關(guān)專業(yè)的師生教學(xué)參考。

·16.8萬字

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跨數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)：賦能多云智能數(shù)算融合

本書基于作者多年的研究成果，詳細(xì)介紹了跨數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練系統(tǒng)設(shè)計(jì)和通信優(yōu)化技術(shù)。本書面向多數(shù)據(jù)中心間的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，針對多數(shù)據(jù)中心間有限的傳輸帶寬、動(dòng)態(tài)異構(gòu)資源，以及異構(gòu)數(shù)據(jù)分布三重挑戰(zhàn)，自底向上討論梯度傳輸協(xié)議、流量傳送調(diào)度、高效通信架構(gòu)、壓縮傳輸機(jī)制、同步優(yōu)化算法、異構(gòu)數(shù)據(jù)優(yōu)化算法六個(gè)層次的優(yōu)化技術(shù)，旨在提升分布式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的訓(xùn)練效率和模型性能，突破跨數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)的通信瓶頸和數(shù)據(jù)壁壘，實(shí)現(xiàn)多數(shù)據(jù)中心算力和數(shù)據(jù)資源的高效整合。

·13.5萬字

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ChatGPT時(shí)代：ChatGPT全能應(yīng)用一本通

本書共16章，內(nèi)容包括人工智能、OpenAI、ChatGPT的概述及其操作技巧。生動(dòng)展示了ChatGPT在教育與學(xué)術(shù)、商業(yè)管理、新媒體、辦公、求職等12個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際運(yùn)用，同時(shí)探討了ChatGPT當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)以及大模型的未來發(fā)展方向。

·12萬字

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因果推斷導(dǎo)論

本書以構(gòu)建因果推斷基礎(chǔ)知識框架，主要從Rubin因果模型、Pearl因果模型、基于圖模型的因果效應(yīng)計(jì)算、因果結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、因果機(jī)器學(xué)習(xí)五個(gè)篇章為大家介紹智因果推斷的基礎(chǔ)理論、模型、方法、和前沿應(yīng)用，引領(lǐng)學(xué)生步入充滿趣味與挑戰(zhàn)的因果推理領(lǐng)域。

·14.9萬字

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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南：案例應(yīng)用解析

《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南：案例應(yīng)用解析》是機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的一本著作，也是為數(shù)不多的既有大量實(shí)踐應(yīng)用案例又包含算法理論剖析的著作，作者針對機(jī)器學(xué)習(xí)算法既抽象復(fù)雜又涉及多門數(shù)學(xué)學(xué)科的特點(diǎn)，力求理論聯(lián)系實(shí)際，始終以算法應(yīng)用為主線，由淺入深以全新的角度詮釋機(jī)器學(xué)習(xí)。全書分為準(zhǔn)備篇、基礎(chǔ)篇、統(tǒng)計(jì)分析實(shí)戰(zhàn)篇和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇。準(zhǔn)備篇介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及應(yīng)用前景以及常用科學(xué)計(jì)算平臺，主要包括統(tǒng)計(jì)分析語言r、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊mlpy和neurolab、科學(xué)計(jì)算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網(wǎng)頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎(chǔ)篇先對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行講述，同時(shí)推薦配套學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)書籍，然后運(yùn)用實(shí)例說明計(jì)算平臺的使用，以python和r為實(shí)現(xiàn)語言，重點(diǎn)講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等，告訴讀者如何使用計(jì)算平臺完成工程應(yīng)用。最后，通過大量統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)案例提供實(shí)踐指南，首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)，然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網(wǎng)頁分類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者參考使用。

·13.3萬字

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自動(dòng)駕駛算法與芯片設(shè)計(jì)

目前自動(dòng)駕駛的一個(gè)發(fā)展趨勢就是智能化。隨著人工智能的飛速發(fā)展以及各種新型傳感器的涌現(xiàn)，汽車智能化形成趨勢，輔助駕駛功能的滲透率越來越高。這些功能的實(shí)現(xiàn)需要借助于攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)等新增的傳感器數(shù)據(jù)，其中視頻處理需要大量并行計(jì)算。然而，傳統(tǒng)CPU算力不足，而DSP擅長圖像處理，對于深度學(xué)習(xí)卻缺乏足夠的性能。盡管GPU擅長訓(xùn)練，但它過于耗電，影響汽車的性能。因此，本書著眼于未來，認(rèn)為定制化的ASIC必將成為主流。本書以自動(dòng)駕駛的芯片設(shè)計(jì)為最終目標(biāo)，來論述設(shè)計(jì)一個(gè)面向未來的自動(dòng)駕駛SoC芯片的學(xué)術(shù)支撐和工程實(shí)踐。本書共13章。其中第1章主要介紹自動(dòng)駕駛目前遇到的挑戰(zhàn)和研究方向。第2～6章重點(diǎn)講述環(huán)境感知以及規(guī)劃控制方面的算法設(shè)計(jì)；第7～10章重點(diǎn)講述深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)芯片的設(shè)計(jì)；第11章和第12章重點(diǎn)講述具有安全功能的自動(dòng)駕駛軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)；第13章介紹5G車聯(lián)網(wǎng)。

·15.7萬字

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精通AI虛擬數(shù)字人制作與應(yīng)用：直播主播＋視頻博主＋營銷推廣＋教育培訓(xùn)

本書內(nèi)容從技能線和工具線展開介紹。其中，技能線介紹了虛擬數(shù)字人的技術(shù)原理、商業(yè)價(jià)值、創(chuàng)建工具等基礎(chǔ)內(nèi)容，以及AI文案、AI繪畫、虛擬數(shù)字人及其直播、AI視頻博主、AI帶貨主播、AI培訓(xùn)講師等實(shí)操案例。工具線介紹了ChatGPT、StableDiffusion、騰訊智影、剪映等工具的使用方法，并通過實(shí)例介紹了使用這些工具制作數(shù)字人的技巧。

·7.1萬字

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TensorFlow知識圖譜實(shí)戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，為人工智能的飛速發(fā)展帶來前所未有的數(shù)據(jù)紅利。在大數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”下，大量知識不斷涌現(xiàn)，如何有效地發(fā)掘這些知識呢？知識圖譜橫空出世。本書是一本講解如何使用TensorFlow2構(gòu)建知識圖譜的入門教程，引導(dǎo)讀者掌握基于深度學(xué)習(xí)的知識圖譜構(gòu)建概念、理論和方法。本書分為13章：第1章從搭建環(huán)境開始，包含TensorFlowCPU版本和GPU版本的安裝，并通過一個(gè)知識圖譜的例子引導(dǎo)讀者開始學(xué)習(xí)；第2~4章介紹TensorFlowAPI的使用；第5章是DatasetAPI，學(xué)習(xí)使用原生API處理數(shù)據(jù)的方法；第6~8章是實(shí)戰(zhàn)準(zhǔn)備部分，介紹ResNet模型、詞嵌入（wordembedding）模型、情感分類；第9~10章在“注意力模型”基礎(chǔ)上搭建了“編碼器模型”；第11~13章搭建了知識圖譜聯(lián)合抽取模型，利用本書所學(xué)知識實(shí)戰(zhàn)知識圖譜的搭建過程和性能提升方案。本書內(nèi)容詳盡、示例豐富，適合作為知識圖譜和深度學(xué)習(xí)讀者的參考書，同時(shí)也適合開設(shè)人工智能專業(yè)的大中專院校師生閱讀，還可作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專業(yè)教材使用。

·9.9萬字

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風(fēng)火少年戰(zhàn)AI：人工智能從編程到實(shí)踐

本書以耳熟能詳?shù)娜宋铩倪缸鳛橹骶€介紹人工智能中的自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、音視頻處理、圖像處理等基礎(chǔ)知識，并通過大量生活中的典型案例，幫助讀者了解如何利用人工智能解決生活中的實(shí)際問題。

·5.1萬字

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人工智能編程趣味啟蒙：Mind+圖形化編程玩轉(zhuǎn)AI

本書借助國內(nèi)使用率高，并擁有自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)編程軟件Mind+，幫助讀者與來自AI星球的主人公小麥，一起設(shè)計(jì)并制作一系列可以讓生活變得更美好的趣味AI項(xiàng)目，啟蒙編程與AI知識，并學(xué)會(huì)利用AI技術(shù)解決生活中的許多問題。讀者通過自主設(shè)計(jì)程序來實(shí)現(xiàn)AI的相關(guān)功能，體驗(yàn)AI應(yīng)用，獲得快樂、成就感，培養(yǎng)對AI的興趣與理解。本書非常適合作為圖形化編程與AI技術(shù)入門體驗(yàn)的學(xué)習(xí)用書，適合對圖形化編程有基本了解、對AI感興趣的學(xué)生，以及開設(shè)編程、AI課程的老師學(xué)習(xí)、實(shí)踐。

·3.1萬字

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智能控制：理論基礎(chǔ)、算法設(shè)計(jì)與應(yīng)用

本書較全面地?cái)⑹隽酥悄芸刂频幕纠碚摗⒎椒ê蛻?yīng)用。全書共分17章，主要內(nèi)容為模糊控制的基本原理和應(yīng)用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的基本原理和應(yīng)用、智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用。本書系統(tǒng)性強(qiáng)，突出理論聯(lián)系實(shí)際，敘述深入淺出，適合于初學(xué)者學(xué)習(xí)。書中給出了一些智能算法的仿真實(shí)例和MATLAB仿真程序，并配有一定數(shù)量的習(xí)題和上機(jī)操作題，可作為高等院校工業(yè)自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、電子工程等專業(yè)的高年級本科生和碩士研究生的教材，也適合從事工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域的工程技術(shù)人員閱讀和參考。

·9.6萬字

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深度對話GPT-4提示工程實(shí)戰(zhàn)

人工智能技術(shù)的發(fā)展日新月異，提示工程不僅極大地提高了人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用效率和準(zhǔn)確性，還為人類打開了一扇通往智能化世界的大門。大語言模型如同一位博學(xué)多才的智者，擁有處理和理解自然語言的超凡能力。提示工程可以看作與這位智者溝通的橋梁和工具，其關(guān)鍵在于如何提出精準(zhǔn)而富有啟發(fā)性的問題，激發(fā)大語言模型的創(chuàng)造力和解決問題的能力。本書作者通過與GPT-4的深度對話，精心梳理了一系列重要的提示工程實(shí)踐秘訣。全書共7章，從了解大語言模型的進(jìn)化之路開始，循序漸進(jìn)地介紹了提示詞及提示工程的知識和實(shí)踐技巧，并結(jié)合GPT-4在各領(lǐng)域的應(yīng)用案例展現(xiàn)了大語言模型的強(qiáng)大魅力。此外，本書還基于AzureOpenAIStudio平臺講解了具體的應(yīng)用開發(fā)實(shí)踐。本書適合對大語言模型及提示工程感興趣的讀者閱讀，書中豐富的案例能幫助讀者全面了解和掌握提示工程及其應(yīng)用。

·22.7萬字

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深度學(xué)習(xí)入門與實(shí)踐

大約在一百年前，電氣化改變了交通運(yùn)輸行業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、通信行業(yè)，如今AI帶來了同樣巨大的改變。AI的各個(gè)分支中發(fā)展最為迅速的方向之一就是深度學(xué)習(xí)。本書主要涉及以下內(nèi)容：第1部分是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，學(xué)習(xí)如何建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及如何在數(shù)據(jù)上面訓(xùn)練它們。第2部分進(jìn)行深度學(xué)習(xí)方面的實(shí)踐，學(xué)習(xí)如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與超參數(shù)調(diào)試、正則化以及一些高級優(yōu)化算法。第3部分學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些經(jīng)典模型。它經(jīng)常被用于圖像領(lǐng)域，此外目標(biāo)檢測、風(fēng)格遷移等應(yīng)用也將涉及。最后在第4部分學(xué)習(xí)序列模型，以及如何將它們應(yīng)用于自然語言處理等任務(wù)。序列模型講到的算法有循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）、注意力機(jī)制。

·15.2萬字

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

本書是一本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)踐進(jìn)階指南，適合對AI和深度學(xué)習(xí)感興趣并且想進(jìn)一步提高技能的讀者閱讀。本書從機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、深度學(xué)習(xí)應(yīng)用和高級機(jī)器學(xué)習(xí)這三個(gè)方面入手，結(jié)合算法理論、代碼實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用場景，介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的新動(dòng)向和新技術(shù)。本書分為三部分：第1部分網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)入門，主要介紹了人工智能歷史、機(jī)器學(xué)習(xí)概述和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)；第二部分，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，主要是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理、文本挖掘、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、利用遷移學(xué)習(xí)重用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；第三部分，高級應(yīng)用領(lǐng)域，主要介紹對生成對抗網(wǎng)絡(luò)、自動(dòng)編碼器、損失函數(shù)、深度信度網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本定義等。

·6.6萬字

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生成式AI入門與AWS實(shí)戰(zhàn)

本書是專注于如何在AWS上開發(fā)和應(yīng)用生成式AI的實(shí)用指南，旨在為技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者、機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐者、應(yīng)用開發(fā)者等提供深入了解和應(yīng)用生成式AI的策略與方法。本書首先介紹了生成式AI的概念及其在產(chǎn)品和服務(wù)中的應(yīng)用潛力，然后詳細(xì)闡述了生成式AI項(xiàng)目的完整生命周期。作者探討了多種模型類型，如大語言模型和多模態(tài)模型，并提供了通過提示工程和上下文學(xué)習(xí)來優(yōu)化這些模型的實(shí)際技巧。此外，本書討論了如何使用LoRA技術(shù)對模型進(jìn)行微調(diào)，以及如何通過RLHF使模型與人類價(jià)值觀對齊。書中還介紹了RAG技術(shù)，以及如何利用LangChain和ReAct等開發(fā)agent。最后，本書介紹了如何使用AmazonBedrock構(gòu)建基于生成式AI的應(yīng)用程序。基于該強(qiáng)大的平臺，讀者可以實(shí)現(xiàn)自己的創(chuàng)新想法。本書適合對生成式AI感興趣的學(xué)生和研究人員、在AWS上開發(fā)AI應(yīng)用程序的軟件開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家、尋求利用AI技術(shù)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的企業(yè)決策者以及對技術(shù)趨勢保持好奇心的科技愛好者閱讀。

·10.8萬字

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AI律師助手：律師實(shí)務(wù)ChatGPT實(shí)戰(zhàn)指南

本書具體包含以下內(nèi)容：首先，探討ChatGPT對法律界的沖擊，以及律師等從業(yè)者的不同反應(yīng)，進(jìn)一步分析AI技術(shù)對行業(yè)的影響和發(fā)展趨勢。接著，簡要介紹ChatGPT的技術(shù)原理及應(yīng)用場景。隨后，詳細(xì)討論如何將AI力量融入律師職業(yè)路徑，構(gòu)建專業(yè)律師成長的新飛輪。接下來，分別討論如何將ChatGPT（GPTs）應(yīng)用于渠道與案源、檢索與研究、案件分析，以及法律文書撰寫與合同審核，實(shí)現(xiàn)部分日常事務(wù)自動(dòng)化執(zhí)行。之后，提供復(fù)盤和知識管理的方法論與工具，不僅適用于律師，還可令其他知識工作者從中獲益。最后，從安全角度出發(fā)，討論大模型的私有化部署及如何提升回答可靠性，為對大模型持審慎態(tài)度的讀者提供進(jìn)一步保障。并且展望未來，為新時(shí)代感到迷茫的讀者提供一些參考思路。

·10.6萬字

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深入理解AutoML和AutoDL：構(gòu)建自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺

這是一部從基礎(chǔ)理論、核心原理、前沿算法等多個(gè)維度系統(tǒng)、全面講解AutoML、AutoDL、AutoNAS和元學(xué)習(xí)的著作。作者是資深的人工智能專家，平安科技深度學(xué)習(xí)平臺和AutoML平臺負(fù)責(zé)人。本書得到了IEEEFellow/ACM杰出科學(xué)家/香港科技大學(xué)教授楊強(qiáng)教授、騰訊AILab副主任俞棟、美國佛羅里達(dá)大學(xué)教授李曉林等8位來自企業(yè)界、學(xué)術(shù)界和媒體界的資深專家的一致好評。它既能讓新人理清AutoML的脈絡(luò)，快速上手機(jī)器學(xué)習(xí)，又能讓有經(jīng)驗(yàn)的讀者全面掌握AutoML的知識體系，工作變得更高效。

·20.6萬字

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Python人工智能

本書系統(tǒng)地介紹了基于Python平臺的人工智能的原理及實(shí)現(xiàn)過程，全書共7章。第1章“從這里開始認(rèn)識Python”，介紹人工智能及Python基礎(chǔ)知識；第2章“Python語法基礎(chǔ)”，通過生動(dòng)有趣的實(shí)驗(yàn)實(shí)例介紹Python編程語法知識；第3章“Python程序設(shè)計(jì)”，以實(shí)例為基礎(chǔ)，介紹Python的編程方法；第4章“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”，通過范例介紹列表、元組、字典、集合、函數(shù)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的使用方法；第5章“數(shù)據(jù)庫及應(yīng)用”，主要介紹Python數(shù)據(jù)庫應(yīng)用及Web應(yīng)用開發(fā)技術(shù)，通過實(shí)例講解Python數(shù)據(jù)庫應(yīng)用；第6章“大數(shù)據(jù)應(yīng)用”，基于實(shí)例，主要介紹網(wǎng)絡(luò)爬蟲、Excel數(shù)據(jù)爬取及分析處理等技術(shù)，了解數(shù)據(jù)挖掘分析處理等大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)的一般設(shè)計(jì)流程；第7章“人工智能”，以具體實(shí)例講解照片人臉識別、圖像識別、視頻人臉識別、聊天機(jī)器人、微信語音聊天機(jī)器人、圖文識別、語音識別及花朵識別等人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)。本書圖文并茂，示例豐富，講解細(xì)致透徹，介紹深入淺出，章后練習(xí)精廣，具有很強(qiáng)的實(shí)用性和可操作性，適合初學(xué)或自學(xué)Python的學(xué)生，可作為中小學(xué)STEM教育或培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的人工智能課程教材，也可作為大中專院校人工智能、軟件工程、計(jì)算機(jī)等專業(yè)以及相關(guān)課程的教材或參考書，還可以當(dāng)作全國計(jì)算機(jī)二級（Python）考試的教材使用。

·7.8萬字

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