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共174章
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版权信息
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作者简介
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内容简介
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前言
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第1章 人工智能、机器学习与深度学习简介
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1.1 什么是人工智能
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1.2 人工智能的本质
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1.3 人工智能相关专业人才的就业前景
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1.4 机器学习和深度学习
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1.4.1 什么是机器学习
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1.4.2 深度学习独领风骚
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1.4.3 机器学习和深度学习的关系和对比
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1.5 小白如何学深度学习
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1.5.1 关于两个“放弃”
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1.5.2 关于三个“必须”
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第2章 深度学习开发环境搭建
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2.1 Jupyter Notebook极速入门
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2.1.1 什么是Jupyter Notebook
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2.1.2 如何安装和启动Jupyter Notebook
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2.1.3 Jupyter Notebook的基本使用
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2.2 深度学习常用框架介绍
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2.3 Windows环境下安装TensorFlow（CPU版本）和Keras
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2.4 Windows环境下安装TensorFlow（GPU版本）和Keras
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2.4.1 确认显卡是否支持CUDA
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2.4.2 安装CUDA
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2.4.3 安装cuDNN
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2.4.4 安装TensorFlow（GPU版本）和Keras
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2.5 Windows环境下安装PyTorch
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2.5.1 安装PyTorch（CPU版本）
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2.5.2 安装PyTorch（GPU版本）
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第3章 Python数据科学库
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3.1 张量、矩阵和向量
3.2 数组和矩阵运算库——NumPy
3.2.1 列表和数组的区别
3.2.2 创建数组的方法
3.2.3 NumPy的算术运算
3.2.4 数组变形
3.3 数据分析处理库——Pandas
3.3.1 Pandas数据结构Series
3.3.2 Pandas数据结构DataFrame
3.3.3 Pandas处理CSV文件
3.3.4 Pandas数据清洗
3.4 数据可视化库——Matplotlib
第4章 深度学习基础
4.1 神经网络原理阐述
4.1.1 神经元和感知器
4.1.2 激活函数
4.1.3 损失函数
4.1.4 梯度下降和学习率
4.1.5 过拟合和Dropout
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