機器學習從入門到入行-24個項目實踐AI 德米特里.索什尼科夫 9787302686194 【台灣高等教育出版社】

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書名：機器學習從入門到入行-24個項目實踐AI
ISBN：9787302686194
出版社：清華大學
著編譯者：德米特里.索什尼科夫
頁數：441
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1730141
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內容簡介

本書是微軟推出的AI for Beginners系列課程的中文版，專門為希望進入AI領域的初學者設計。本書提供為期12周、共24堂課的系統學習路徑，每堂課配有Jupyter Notebook實踐筆記本，附帶測驗與練習，中文版還在Gitee上託管了課程相關的Notebook，便於讀者在實踐中掌握人工智能的核心概念和應用。 書中涵蓋如下內容：AI歷史與發展，探索人工智能從符號到深度學習的演變；神經網絡與深度學習，使用TensorFlow和PyTorch框架講解神經網絡的基本原理及應用；計算機視覺與自然語言處理，學習圖像識別和文本分析技術；其他AI技術，如遺傳算法和多智能體系統等。 本書適合AI愛好者、初學者，以及相關專業的學生、老師閱讀，不需要複雜數學背景即可輕鬆入門，通過實戰項目提升操作能力。

作者簡介

德米特里·索什尼科夫教授是人工智能領域的知名專家，曾在微軟工作16年，現任莫斯科航空學院、高等經濟學院等多所著名院校的副教授。他是微軟「AIforBegin-ners」等多個開源教育項目的主要作者，這些項目在GitHub上獲得了數萬顆星標。索什尼科夫教授不僅在學術和工業領域有深厚造詣，還是一位數字藝術家，其作品曾在多個博物館展出。他致力於技術教育推廣，開發了大量在線課程，並指導學生團隊獲得過ImagineCup國際大賽冠軍，是將技術專業知識與教育熱情和藝術創造力完美結合的典範。

目錄

第1篇 概述與早期人工智能
第1課 人工智能簡介
第2課 知識表示與專家系統
第2篇 神經網絡簡介
第3課 神經網絡簡介：感知機
第4課 神經網絡簡介：多層感知機
第5課 神經網絡框架
第3篇 計算機視覺
第6課 計算機視覺與OpenCV
第7課 卷積神經網絡
第8課 預訓練網絡與遷移學習
第9課 自編碼器
第10課 生成對抗網絡
第11課 目標檢測
第12課 圖像分割
第4篇 自然語言處理
第13課 將文本表示為張量
第14課 詞嵌入
第15課 語言模型
第16課 循環神經網絡
第17課 生成網絡
第18課 注意力機制與Transformer
第19課 命名實體識別（NER）
第20課 預訓練的大型語言模型
第5篇 其他人工智能技術
第21課 遺傳算法
第22課 深度強化學習
第23課 多智能體系統
第24課 人工智能的倫理與責任
附錄A 多模態網絡、CLIP和VQGA
附錄B 本書主頁及習題答案
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