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共103章
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版权信息
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前言
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第1章 人工智能概述
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1.1 全面了解人工智能
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1.2 人工智能发展历程
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1.3 深度学习的崛起之路
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1.4 深度学习的发展
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1.5 下一代人工智能
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1.6 参考文献
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第2章 自动化人工智能
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2.1 AutoML概述
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2.2 AutoML的研究意义
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2.3 现有AutoML平台产品
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2.4 参考文献
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第3章 机器学习概述
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3.1 机器学习的发展
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3.2 机器学习的实现方法
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3.3 自动化机器学习
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3.4 参考文献
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第4章 自动化特征工程
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4.1 特征工程
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4.2 特征工程处理方法
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4.3 手工特征工程存在的问题
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4.4 自动化特征工程
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4.5 自动化特征工程生成方法
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4.6 自动化特征工程工具
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4.7 参考文献
第5章 自动化模型选择
5.1 模型选择
5.2 自动化模型选择
5.3 自动集成学习
5.4 参考文献
第6章 自动化超参优化
6.1 概述
6.2 基本方法
6.3 基于模型的序列超参优化
6.4 基于进化算法的自动化超参优化
6.5 基于迁移学习的超参优化加速方法
6.6 参考文献
第7章 深度学习基础
7.1 深度学习简介
7.2 卷积神经网络简介
7.3 CNN经典模型
7.4 循环神经网络
7.5 参考文献
第8章 自动化深度学习概述
8.1 深度学习vs自动化深度学习
8.2 什么是NAS
8.3 NAS方法分类
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