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卷积神经网络是现代神经网络的核心内容，TensorFlow又是现在最为流行的深度学习框架。本书使用TensorFlow2.0作为卷积神经网络实现的基本工具，引导深度学习初学者，从搭建环境开始，逐步深入到理论、代码和应用实践中去。本书分为8章，第1章从搭建环境开始，包含Anaconda、Python、PyCharm、Te

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本书介绍了与AI相关的理论知识，例如，AI的核心、AI的3个发展阶段、AI的科技支撑点等。为了增强本书的全面性和系统性，也为了向大家多传授一些干货，本书将重点放在了AI在各行各业、各个领域的商业化落地项目上。值得注意的是，本书添加了很多代表性案例，希望为读者提供实实在在的帮助。可以说，在“AI+商业”方面，本书既具有实

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粒计算是目前人工智能领域内广为关注的研究课题，本书旨在为初学者提供学习粒计算理论与方法的基本指导。模糊集、粗糙集和概念格是粒计算的三种主要的方法，本书把这三种方法有机地结合成为一个粒计算的基本理论框架，主要包括：1）模糊集理论，2）粗糙集理论，3）概念格理论。

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《深度学习之PyTorch物体检测实战》从概念、发展、经典实现方法等几个方面系统地介绍了物体检测的相关知识，重点介绍了FasterRCNN、SDD和YOLO这三个经典的检测器，并利用PyTorch框架从代码角度进行了细致讲解。另外，《深度学习之PyTorch物体检测实战》进一步介绍了物体检测的轻量化网络、细节处理、难点