机读格式显示(MARC)

• 000 01893nam 2200313 450

• 001 0000590983

• 005 20220814103100.0

• 010 __ |a 978-7-121-42851-7 |d CNY68.00

• 100 __ |a 20220329d2022 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 深度学习技术应用 |A shen du xue xi ji shu ying yong |f 胡心雷 ... [等] 编著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2022.3

• 215 __ |a 184页 |c 图 |d 24cm

• 225 2_ |a 英特尔FPGA中国创新中心系列丛书 |A ying te er FPGA zhong guo chuang xin zhong xin xi lie cong shu

• 304 __ |a 题名页题: 胡心雷, 雷轶鸣, 王正霞, 尹宽, 华成丽等编著

• 314 __ |a 胡心雷 (1983.12-), 工学博士, 毕业于四川大学计算机科学与技术专业。主要研究方向包括人工免疫、机器学习、信息安全和云计算技术等。雷轶鸣 (1980-), 工学博士, 毕业于重庆大学仪器科学与技术专业, 主要研究方向包括微能源器件和MEMS传感器、光电检测、信息安全和云计算技术等。王正霞 (1985-), 工学硕士, 毕业于四川大学计算机科学与技术专业, 主要研究方向包括云计算技术、大数据、信息安全等。

• 330 __ |a 本书是深度学习课程的入门教材, 从原理、模型、应用3个维度指导读者掌握深度学习技术及应用。本书共3个部分。第1部分为深度学习的基础, 包括第1章和第2章, 分别介绍了深度学习的基本概念及其和神经网络之间的关系; 第2部分为深度学习的框架, 包括第3章, 介绍了深度学习的主流框架TensorFlow 2.0的基本使用; 第3部分是深度学习的高级主题, 即第4章、第5章和第6章, 分别讨论了卷积神经网络、循环神经网络及迁移学习。

• 333 __ |a 本书适合对人工智能、深度学习技术感兴趣的工程技术人员阅读, 也适合人工智能、计算机科学技术相关专业的学生学习参考

• 410 _0 |1 2001 |a 英特尔FPGA中国创新中心系列丛书

• 606 0_ |a 机器学习 |A ji qi xue xi |x 高等职业教育 |j 教材

• 690 __ |a TP181 |v 5

• 701 _0 |a 胡心雷, |A hu xin lei |f 1983- |4 编著

• 701 _0 |a 雷轶鸣, |A lei yi ming |f 1980- |4 编著

• 701 _0 |a 王正霞, |A wang zheng xia |f 1985- |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 上海新华 |c 20220329

• 905 __ |a WXCSXY |d TP181/250