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Python 人工智能 项目 实战pdf百度 网盘 下载 地址?

本书通过9个直观、 有趣 和 生活 息息相关的实际项目，详细介绍如何通过结合深度 学习 和强 化学 习构建 智能 而实用的人工智能系统，涉及的项目涵盖 医疗 健康 、 电子商务 、专家系统、智能安防、移动应用和自动驾驶等领域，使用的 技术 包括卷积 神经网络 、深度强化学习、基于LSTM的RNN、受限玻尔兹曼机、生成对抗 网络 、机器 翻译 和迁移学习。借助本书的理论知识，你将有能力建立自己的智能模型， 轻松 解决任何类型的 人工智能问题 。

全书共10章，第1章介绍构建人工智能系统的基础知识；第2章介绍如何使用迁移学习来检测人眼中的糖尿病视网膜病变症状，并判断其严重程度；第3章介绍循环神经网络（RNN）架构的基础知识；第4章解释如何创建一个智能的AI模型；第5章讨论CNN和长短期 记忆 （LSTM）在视频字幕中的角色，以及视频字幕系统的构建；第 6 章讨论推荐系统；第7章解释 机器学习 如何向移动应用提供服务；第8章解释聊天 机器人 是如何 进化 的，以及使用聊天机器人的好处；第9章解释强化学习和Q学习；第10章讨论什么是CAPTCHA以及为什么我们需要CAPTCHA，并介绍如何使用对抗学习来生成CAPTCHA。

作者简介:
桑塔努•帕塔纳亚克（Santanu Pattanayak）是高通公司研发部门的一名资深机器学习专家，著有《Pro Deep Learning with TensorFlow - A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python》。他拥有12年的 工作 经验，在加入高通之前，曾在GE、Capgemini和IBM任职。

目录:
第1章　人工智能系统基础知识 1
第2章　迁移学习 26
第3章　神经机器翻译 58
第4章　基于GAN的时尚风格迁移 85
第5章　视频字幕应用 105
第6章　智能推荐系统 129
第7章　用于 电影 评论 情感 分析的移动应用程序 151
第8章　提供客户服务的AI聊天机器人 171
第9章　基于增强学习的无人驾驶 183
第10章　从 深度学习 的角度看CAPTCHA 204

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