|
000
|
01603nam0 2200277 450
|
|
001
|
93484
|
|
005
|
20250819094320.96
|
|
010
|
|
@a978-7-302-68619-4@dCNY188.00
|
|
099
|
|
@aCAL 012025050780
|
|
100
|
|
@a20250515d2025 em y0chiy50 ea
|
|
101
|
1
|
@achi@ceng
|
|
102
|
|
@aCN@b110000
|
|
105
|
|
@aa z 000yy
|
|
106
|
|
@ar
|
|
200
|
1
|
@a机器学习从入门到入行@Aji qi xue xi cong ru men dao ru xing@e24个项目实践AI@f(俄) 德米特里·索什尼科夫著@g冯磊, 周慧梅译
|
|
210
|
|
@a北京@c清华大学出版社@d2025.05
|
|
215
|
|
@aX, 441页@c图 (部分彩图)@d26cm
|
|
314
|
|
@a德米特里·索什尼科夫 (Dmitry Soshnikov) 在微软工作16年, 现教授有关人工智能、函数和逻辑编程的俄语和英语课程。冯磊, 曾在在柴火创客教育任课程组负责人, 带团队开发了20多门创客教育课程。周慧梅, 就职于矽递科技技术支持组, 擅长课程编写与翻译。
|
|
330
|
|
@a本书是微软推出的Al for Beginners系列课程的中文版, 专门为希望进入AI领域的初学者设计。本书提供为期12周、共24堂课的系统学习路径, 每堂课配有Jupyter Notebook实践笔记本, 附带测验与练习, 中文版还在Gitee上托管了课程相关的Notebook, 便于读者在实践中掌握人工智能的核心概念和应用。书中涵盖如下内容: AI历史与发展, 探索人工智能从符号到深度学习的演变 ; 神经网络与深度学习, 使用Tensorflow和PyTorch框架讲解神经网络的基本原理及应用 ; 计算机视觉与自然语言处理, 学习图像识别和文本分析技术 ; 其他AI技术, 如遗传算法和多智能体系统等。
|
|
606
|
0
|
@a机器学习@Aji qi xue xi
|
|
690
|
|
@aTP181@v5
|
|
701
|
1
|
@a索什尼科夫@Asuo shen ni ke fu@g(Soshnikov, Dmitry)@4著
|
|
702
|
0
|
@a冯磊@Afeng lei@4译
|
|
702
|
0
|
@a周慧梅@Azhou hui mei@4译
|
|
801
|
0
|
@aCN@c20250909
|
|
905
|
|
@a河南城建学院图书馆@dTP181@eS997@f1
|
|
|
|
|
| |
| 机器学习从入门到入行：24个项目实践AI/(俄) 德米特里·索什尼科夫著/冯磊, 周慧梅译.-北京：清华大学出版社，2025.05 |
| X, 441页：图 (部分彩图)；26cm |
| |
| |
| ISBN 978-7-302-68619-4：CNY188.00 |
| 本书是微软推出的Al for Beginners系列课程的中文版, 专门为希望进入AI领域的初学者设计。本书提供为期12周、共24堂课的系统学习路径, 每堂课配有Jupyter Notebook实践笔记本, 附带测验与练习, 中文版还在Gitee上托管了课程相关的Notebook, 便于读者在实践中掌握人工智能的核心概念和应用。书中涵盖如下内容: AI历史与发展, 探索人工智能从符号到深度学习的演变 ; 神经网络与深度学习, 使用Tensorflow和PyTorch框架讲解神经网络的基本原理及应用 ; 计算机视觉与自然语言处理, 学习图像识别和文本分析技术 ; 其他AI技术, 如遗传算法和多智能体系统等。 |
| ● |
正题名：机器学习从入门到入行
索取号：TP181/S997
预约/预借
| 序号
|
登录号
|
条形码
|
馆藏地/架位号
|
状态
|
备注
|
|
1
|
1627442
|
216274421
|
自科库301/
[索取号:TP181/S997]
|
在馆
|
|
