简介
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实施机器学习和深度学习方法，使用Python构建智能，认知AI项目
主要特点
- 帮助您掌握AI算法和概念的入门指南
- 8个实际项目，解决医疗保健，电子商务和监控方面的各种挑战
- 使用TensorFlow，Keras和其他Python库来实现智能AI应用程序
图书说明
如果您想使用Python从领先的AI域构建富有洞察力的项目，本书将是一个完美的伴侣。
本书涵盖了AI所有核心学科项目的详细实施。我们首先介绍如何使用机器学习和深度学习技术创建智能系统的基础知识。您将吸收各种神经网络架构，如CNN，RNN，LSTM，以解决关键的新世界挑战。您将学习如何训练模型以检测人眼中的糖尿病视网膜病变状况，并创建用于执行视频到文本翻译的智能系统。您将在医疗保健领域中使用转移学习技术，并使用GAN实施样式转移。稍后您将学习构建基于AI的推荐系统，用于情感分析的移动应用程序以及用于承载客户服务的强大聊天机器人。您将在网络安全域中实施AI技术以生成Captchas。之后，您将使用强化学习训练和建造自动驾驶车辆以进行自驾车。您将使用来自Python生态系统的库（如TensorFlow，Keras等）来实现机器学习，深度学习和AI的核心方面。
在本书的最后，您将熟练地构建自己的智能模型，以解决任何类型的AI问题，而不会有任何麻烦。
参考资料
- 下载：https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-357964578
- 讨论qq群144081101 591302926 567351477
- python测试开发项目实战-目录
- 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！
- 本文相关海量书籍下载
- 2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)
- Format Pdf
- Page Count 434 Pages
-
https://github.com/PacktPublishing/Intelligent-Projects-using-Python
2019-04 7+星
你会学到什么
•使用seq-2-seq神经翻译机构建智能机器翻译系统
•使用GAN创建AI应用程序并使用TensorFlow部署智能移动应用程序
•使用CNN和RNN将视频翻译成文本
•实施智能AI聊天机器人，并在多个域中集成和扩展它们
•使用Q-Learning创建智能强化，基于学习的应用程序
•使用深度学习和对抗性学习打破并生成CAPTCHA
读者
本书面向准备在AI中扩展知识和潜力的数据科学家，机器学习专业人员和深度学习从业者。如果您想构建真实的智能系统以在每个复杂的领域中发挥关键作用，那么本书就是您所需要的。了解Python编程以及熟悉基本的机器学习和深度学习概念，可以帮助您充分利用本书。
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