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深度学习的数学——使用Python语言
『简体书』 作者：［美］罗纳德·T.纽塞尔[Ronald T. Kneusel 出版：人民邮电出版社 日期：2024-02-01 深度学习是一门注重应用的学科。了解深度学习背后的数学原理的人，可以在应用深度学习解决实际问题时游刃有余。本书通过Python代码示例来讲解深度学习背后的关键数学知识，包括概率论、统计学、线性代数、微分等，并进一步解释神经网络、反向传播、梯度下降等深度学习领域关键知识背后的原理。本书适合有一定深度学习 ... |
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语文教材选篇作家作品深度阅读系列：纯美童话 糊涂猪
『简体书』 作者：张明舟，王一梅 出版：浙江教育出版社 日期：2023-06-01 “语文教材选篇作家作品深度阅读系列”收录了入选语文统编教材作家的代表作，帮助学生完整、深度阅读儿童文学作品。《纯美童话 糊涂猪》讲述了从小生活在糊涂村的糊涂猪进城后的经历。本书为彩绘注音版，适合小学低段学生课外拓展阅读。本书故事快乐温馨，情节跌宕，笔触细腻，带给孩子阅读的惊喜，激发孩子的想象力和创造 ... |
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单元学习任务链：深度学习的内在意蕴与创新实践（课堂教学新样态丛书）
『简体书』 作者：张亚萍 出版：华东师范大学出版社 日期：2025-07-01 推进深度学习是培育核心素养的重要路径，本书从单元学习链视角，探索教学设计和教学组织流程再造策略，厘清学习任务链与深度学习的关系，进一步优化单元学习设计。书中提供了18个真实的单元学习设计案例，紧扣新课程标准要求，能够为一线学校深化课程建设与实施教学改革提供有力抓手。 ... |
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Python深度学习原理、算法与案例
『简体书』 作者：邓立国、李剑锋、林庆发、邓淇文 出版：清华大学出版社 日期：2023-04-01 本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学 ... |
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深度学习的理论基础与核心算法
『简体书』 作者：焦李成，杨淑媛，刘芳，刘旭，田晨曦，侯彪，马文萍，尚荣华 出版：清华大学出版社 日期：2023-12-01 本书聚焦深度学习算法的基础理论和核心算法，全面系统地论述深度学习的基础理论，兼顾人工智能数学基础知识与领域**原创基础理论，构建脉络清晰的人工智能理论体系。本书首先介绍了深度学习的相关数学基础，主要包括线性代数、概率论、信息论三部分；紧接着系统地介绍了深度学习的重点内容，主要分为五方面，即深度学习的 ... |
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PyTorch深度学习应用实战
『简体书』 作者：陈昭明、洪锦魁 出版：清华大学出版社 日期：2023-11-01 《PyTorch深度学习应用实战》以统计学数学为出发点，介绍深度学习的数理基础，讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能，包括常见算法与相关套件的使用方法，例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERTTransformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知 ... |
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深度学习应用与实战（全彩）
『简体书』 作者：韩少云 等 出版：电子工业出版社 日期：2023-05-01 本书系统介绍了神经网络和深度学习，并结合实际应用场景和综合案例，让读者深入了解深度学习。 全书共16章，分为4个部分。第1部分介绍了深度学习基础算法与应用，主要包括神经网络和深度学习的相关概念、多层神经网络的基本原理和具体应用、卷积神经网络的原理及项目案例实现、优化算法与模型管理。第2部分介绍了深 ... |
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深度学习：理论、实践与研究方法
『简体书』 作者：胡航 出版：西南师范大学出版社 日期：2022-12-01 本书是国内深度学习较前沿的理论与实践研究的专著，可以指导学习科学的理论研究，可以指导基础教育、学前教育和职业教育等方面的学校与课堂变革，构建了跨脑科学、心理学、教育学和信息技术融合的教育研究新方法体系。全书分为四个部分，第一部分深度学习理论，包含两章：第1章深度学习的理论基础，第2章深度学习的内涵与 ... |
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深度学习从入门到精通
『简体书』 作者：谢佳标 出版：人民邮电出版社 日期：2023-09-01 本书基于当前流行的深度学习框架之一——Keras，从新手的角度出发，详细讲解Keras的原理，力求帮助读者实现Keras从入门到精通。全书共9章，主要内容包括初识深度学习、深度学习的数据预处理技术、使用Keras开发深度学习模型、卷积神经网络及图像分类、循环神经网络在文本序列中的应用、自编码器、生成 ... |
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深度学习教程 杨小远 刘建伟著
『简体书』 作者：杨小远，刘建伟 出版：科学出版社 日期：2023-10-01 本书兼顾深度学习的理论和应用，特别强调大规模训练应用案例，引导学生进人深度学习的前沿领域．主要内容有深度学习的核心理论问题：网络拓扑结构设计、网络参数初始化方法. 大规模网络训练的优化方法、正则化方法、激活函数的研究方法. 书中引人深度学习在计算机视觉中的大型经典和前沿应用案例，包括图像分类任务. ... |
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深度陪伴RAP养育法
『简体书』 作者：张杨 出版：机械工业出版社 日期：2023-10-01 陪着不等于陪伴，陪伴不等于深度陪伴。本书以深度陪伴RAP 养育法为主线，围绕一套完整的养育体系，通过60 多个真实养育案例和36 个深度陪伴工具，为父母提供可以实现深度陪伴的完整路径和具体方法，帮助父母用更轻松和智慧的方式构建亲密牢固的亲子关系、培养有内驱力的孩子、发展孩子的多元能力。这是一套适合中 ... |
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PyTorch深度学习与企业级项目实战
『简体书』 作者：宋立桓 宋立林 出版：清华大学出版社 日期：2024-03-01 《PyTorch深度学习与企业级项目实战》立足于具体的企业级项目开发实践，以通俗易懂的方式详细介绍PyTorch深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书配套示例项目源代码、数据集、PPT课件与作者微信群答疑服务。 《PyTorch深度学习与 ... |
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深度强化学习原理与实践
『简体书』 作者：陈喆 出版：清华大学出版社 日期：2024-05-01 本书从原理的角度，力求讲解清楚深度学习、强化学习、深度强化学习中的一些精选方法，并从实践的角度，通过一系列循序渐进的原创实验，引领读者独立编程实现这些方法，以期为读者精通深度强化学习并应用深度强化学习方法解决实际问题奠定坚实基础。 本书不仅适合计算机科学与技术、人工智能、物联网工程、数据科学与大数 ... |
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深度学习
『简体书』 作者：周尚波 出版：西安电子科技大学出版社 日期：2021-06-01 本书较完整地介绍了深度学习的基本概念、方法和技术。全书共10章，重点介绍了深度学习的基础知识、深度学习的基本算法、深度学习中的正则化以及几个典型的深度神经网络（如深度卷积神经网络、深度循环神经网络、深度生成式对抗网络、自编码器、深度信念网络、胶囊网络等）。 本书内容丰富、叙述详细、实用性强，适合具 ... |
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深度学习
『简体书』 作者：钟启泉 出版：华东师范大学出版社 日期：2021-08-01 体例结构——引言拥抱“哥白尼式的变革”。1核心素养与深度学习。2深度学习的概念。3认知发展与深度学习。4深度学习的教学设计。5深度学习：超越传统教学的局限。6深度学习：对话指导与反思指导。7深度学习视域下的课外作业。8深度学习视域下的教育评价。9深度学习与学习责任转移模型。10 ... |
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深度学习入门2：自制框架
『简体书』 作者：[日]斋藤康毅 出版：人民邮电出版社 日期：2023-03-01 深度学习框架中蕴藏着惊人的技术和有趣的机制，本书旨在揭开这些技术和机制的神秘面纱，帮助读者正确理解技术，体会它们的有趣之处。为此，本书会带领读者从零开始创建一个深度学习框架——DeZero。DeZero 是本书原创的框架，它用最少的代码实现了现代深度学习框架的功能。本书分60 个步骤来完成这个框架， ... |
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Keras深度学习开发实战
『简体书』 作者：[英]马修·穆卡姆[Matthew Moocarme] [英 出版：清华大学出版社 日期：2023-05-01 本书从数据集、数据清理开始谈起，在介绍机器学习的建模方式后，第2章详细说明了机器学习与深度学习所涉及的矩阵、向量等技术。第3章使用Keras搭建深度学习模型，也介绍了激活函数、损失函数、反向传播、过拟合或欠拟合等问题。第4章给出了训练深度学习模型的过程中可能存在的交叉验证问题。当需要提高模型精度时， ... |
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深度学习在建筑工程中的应用
『简体书』 作者：齐宏拓 出版：中国建筑工业出版社 日期：2023-05-01 本书以易于理解的语言和方式向读者讲述了深度学习中的常用概念和方法，结合建筑工程领域的专业背景和应用场景，通过对具体的问题的分析及详细代码示例，介绍深度学习在建筑工程中的应用方法。这意味着，土木工程领域的读者可以从熟悉的知识领域出发，循序渐进地采用简单的步骤与模块化的程序，逐步构建深度学习的知识体系， ... |
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小学数学深度教学思考与实践
『简体书』 作者：汪永贞 出版：安徽师范大学出版社 日期：2022-10-01 本书基于苏教版数学教材小学阶段的全部学习内容，立足教材和教学实践两个维度，依据数学知识的本质、学习特征以及目标进行深度分析，引导学生深度思考，从而促进学生深度学习，活跃学生的课堂思维。本书旨在加深师生对数学学科本质的认识，促进师生可持续发展。 ... |
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基于深度学习的图像处理
『简体书』 作者：吴兰 出版：科学出版社 日期：2024-01-01 本书主要介绍作者近年来在深度学习与图像处理等方面的研究成果，包括图像去模糊、视频信息缺失补全、图像分类识别、图像领域自适应、多源跨域图像迁移学习相关理论和方法，用到的模型主要包括多尺度编解码深度卷积神经网络、多尺度特征金字塔网络、双判别器生成对抗网络、渐进增长生成对抗网络、贝叶斯正则化深度卷积神经网 ... |
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