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神经网络与TensorFlow实战
本书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；校企合作编写；配有电子课件
作者：张庆彬 刘佳
ISBN：978-7-111-74940-0
所属丛书：职业教育人工智能领域系列教材
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。为方便教学， 本书配备电子课件等教学资源。凡选用本书作为授课教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网（ｗｗｗ.ｃｍｐｅｄｕ.ｃｏｍ） 注册后免费下载。如有问题请致信ｃｍｐｇａｏｚｈｉ＠ ｓｉｎａ.ｃｏｍ 或致电０１０ ８８３７９３７５咨询。
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