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人工神经元网络及其应用

神经网络算法

人工智能,神经网络算法

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Python神经网络编程

392.7万
神经网络与深度学习

81.4万
初探神经网络:使用TensorFlow与PyTor

1 TensorFlow基础   1.1 TensorFlow安装与环境配置   1.2 认识张量与计算图   1.3 基本操作与自动微分2 TensorFlow实战项目   2.1 构建简单的神经网络模型   2.2 图像分类任务   2.3 文本生成与自然语言处理3 PyTorch基础   3.1 PyTorch安装...

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生成式人工智能:AIGC的逻辑与应用

本书基于作者的专业背景和长期实践,介绍生成式人工智能的内在逻辑与应用,并将其与产业发展、理论和实际相结合,帮助读者从本源了解生成式人工智能,结合未来趋势和发展为读者指明方向。

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AI大数据 | 人工智能常识与应用

人工智能(AI)是当下最火、最in的科技话题;万老师用“低门槛”的表达方式,案例化的场景演示,告诉你能理解的大数据、人工智能、云计算,同时,小技巧、小工具、小应用不断,让你快速应用到生活、学习和工作中。

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权力与预测:如何应用人工智能 | 了解人工智能系统解决问题的方式

人工智能发展所带来的颠覆即将到来。目前,人工智能已经影响了全球许多行业——金融、制药、汽车、医疗、制造和零售等。然而,这只是人工智能开始向更便宜、更好、更快预测迈进的开始,当预测被发挥到致时,各行各业就会发生转变,而这种转变也会带来颠覆...

661.1万
文字生成魔法:循环神经网络实战指南

1 深度学习与循环神经网络(RNN)概述   1.1 深度学习简介   1.2 循环神经网络的基本原理2 RNN的构建与训练   2.1 RNN的基本结构   2.2 前向传播与反向传播   2.3 损失函数与优化算法3 长短时记忆网络(LSTM)   3.1 LSTM的基本原理   3.2 L...

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鬼谷子(白话文及其智慧应用)

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有趣的科学|科学解说 科技 科学 网络 人工智能

比小说还精彩的中国历史,从细微处沉浸式感受泱泱中华的文化魅力,将历史王朝的兴衰缩编成精彩纷呈的故事,将一部五千年历史化作现代生动的表述,让尘封的历史重新焕发神采

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工业人工智能:发展趋势、应用场景与前沿案例|人工智能|GPT4|ChatGPT|AI电子书

【内容简介】人工智能技术在工业领域的应用目前还处于起步阶段,有着非常大的发展空间,但也面临着很多现实问题,一些工业企业和研究机构,已经做出了很多有价值的尝试和探索。《工业人工智能 发展趋势、应用场景与前沿案例》是《工业4.0》一书的作者乌尔...

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循环神经网络:序列数据处理与深度学习

1 循环神经网络基础   1.1 RNN结构与原理   1.2 激活函数与损失函数   1.3 BPTT与梯度消失问题2 高级循环神经网络   2.1 长短时记忆网络(LSTM)   2.2 门控循环单元(GRU)   2.3 双向循环神经网络(BiRNN)3 序列数据预处理   3.1 文本数...

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人工智能

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人工智能

人工智能的书,比较薄。

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人工智能

内容重点:本书作者韩东、陈军,本书介绍了大量的优秀AI应用、Al产品、AI专家及AI公司的案例。选取的案例多与生活场景(如衣食住行、娱乐文艺)相关,让我们对AI的历史、发展现状及前景有一个清晰的认知。通过系统分析AⅠ产品案例成功的要点,让致力于AI产...

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人工智能

人工智能来了,信息时代来了,我们要如何应对挑战?我们何以为人?

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人工智能

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人工智能

人工智能的过去,现在和将来!人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新...

25931.9万
人工智能

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神经元与认知

了解心理、智能、智慧与神经元、神经网络的关系

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人工智能应用于商业战略的机遇与挑战-新零售篇

在数字化时代,人工智能对商业战略的影响越来越显著,一场专题为“人工智能应用于商业战略的机遇与挑战”的课程培训在这里展开。通过产业经济学思维,我们深入探讨了人工智能的商业战略意义,并提供了人工智能在新零售领域的应用方法。

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AI人工智能

人工智能的快速發展將整個社會帶入一個智能化、自動化的時代,所有生活中出現的產品,從設計、生產、運輸、營銷到應用的各個階段或多或少存在著人工智能的痕跡。人工智能帶來的改變無處不在,熟知它可以使我們更好地了解社會的發現趨勢,把握未來更多的發...

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神经网络之旅:感知器、激活函数与深度学习

1 感知器与基本概念   1.1 感知器的原理与结构   1.2 神经元与权重   1.3 损失函数与梯度下降2 激活函数   2.1 线性激活函数与阈值函数   2.2 非线性激活函数:Sigmoid、ReLU等   2.3 激活函数的选择与应用3 前馈神经网络   3.1 网络结构与...

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