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本书兼顾深度学习的理论和应用，特别强调大规模训练应用案例，引导学生进人深度学习的前沿领域．主要内容有深度学习的核心理论问题：网络拓扑结构设计、网络参数初始化方法.大规模网络训练的优化方法、正则化方法、激活函数的研究方法.书中引人深度学习在计算机视觉中的大型经典和前沿应用案例，包括图像分类任务.目标检测与跟踪任务、多源遥

人工智能驱动的组学挖掘是数据驱动的生物医学研究的支撑技术。组学测序技术逐步向多尺度、跨模态、有扰动等方向发展，但体现出的高维度、高噪声、多模态、标记稀缺等特点，成为制约其有效挖掘的瓶颈。本书面向生命组学数据特点，较为系统和深入地对组学机器学习的主要研究范式、适用场景、分析方法、理论思想进行介绍。结合相应组学挖掘的具体研

本书以ChatGPT为主线，通过大量实用案例*介绍如何运用ChatGPT来提高工作和生活效率。在工作方面，本书详细讲解了如何使用ChatGPT来辅助写作、制作PPT、行数据分析等。这些章节的内容*为丰富，也*能体现ChatGPT的强大作用。读者可以学会运用ChatGPT来优化工作流程，提高工作效率。在生活方面，本书通过

本书主要为高等院校非计算机专业的人工智能导论课程设计编写，内容具有应用理论的特色。针对高校学生的需求和人工智能发展的特点，本书分为引言篇、理论篇和应用篇三部分，可基于学习需求和进度，自主选择。引言篇包括绪论；理论篇包括人工智能之理论基础、人工智能之机器学习、人工智能之深度学习、人工智能之强化学习；应用篇包括人工智能开发

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深度学习是人工智能的核心技术，也是计算机科学的重要分支。本书作为该领域的入门教材，系统整理和规划了相关知识体系，内容上尽量覆盖了近年来深度学习的主要常见模型和前沿热点。 全书共分为13章，大致可以分为四个部分：第一部分（第1-3章）重点介绍机器学习/深度学习的基础概念；第二部分（第4-5章）介绍机器学习/深度学习的3大

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