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《人工智能数学基础》从最基础的高等数学基础讲起，由浅入深，层层递进，在巩固固有知识的同时深入讲解人工智能的算法原理，书中提供大量范例源码+习题答案，每章最后提供根据所在章的理论知识点精心设计的“综合性实例”，读者可以通过综合案例进行实践操作，为以后的算法学习奠定基础。
《机器学习与应用》系统、深入地讲述机器学习与深度学习的主流方法与理论，并紧密结合工程实践与应用。本书理论推导与证明详细、深入，结构清晰，详细地讲述主要算法的工程实现细节，配以著名开源库的源代码分析（包括libsvm、liblinear、OpenCV、Caffe等开源库），让读者不仅知其然，还知其所以然，真正理解算法、学会使用算法。
《机器视觉入门与实战》从基础、认知、入门、进阶和实战五大模块，结合18个相应的任务，以任务实操的形式，由浅入深详细展示了机器视觉的多项功能。每个任务都设置了任务背景、能力目标、知识准备、任务实操、相关知识、思考与练习环节，实操流程清晰细致，读者能够跟着流程进行实操。具有操作性强、实用性强等特点。
《深度学习计算机视觉实战：卷积神经网络、Python、TensorFlow和Kivy》将深度学习应用到不同平台上，使用卷积神经网络(CNN)和Python编写计算机视觉应用，提出使用卷积神经网络自动化处理图像的优点并使用遗传算法优化这个神经网络。通过本书你将学习：
- 理解ANN和CNN的工作机制
- 使用Python从头创建计算机视觉应用和CNN
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本书有助于读者从基础开始应用深度学习和计算机视觉的概念，一步一步地从概念走向生产。
《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计这10类主流的深度学习模型设计思想。同时，本书为各模型设计思想提供了大量的实例，供读者实战演练。
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