Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK
1 / 1

Sách - Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu - STK

0.0
0 đánh giá
7 đã bán

Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu Đây là cuốn sách giới thiệu nhanh về Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển Phân tích dữ liệu, Học máy và Học sâu. Chương 1: Giới thiệu. Chương 2: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo, Học m

200.000₫
-25%
150.000
Share:
Bảo Châu Books

Bảo Châu Books

@bao-chau-books
4.8/5

Đánh giá

885

Theo Dõi

2.557

Nhận xét

Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu Đây là cuốn sách giới thiệu nhanh về Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển Phân tích dữ liệu, Học máy và Học sâu. Chương 1: Giới thiệu. Chương 2: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu. Chương 3: Hoc AI thông qua các câu hỏi và bài tập. Chương 4: Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu. Chương 5: Thục hành với thư viện Pandas nâng cao. Chương 6: Thư viện Scipy. Chương 7: Python và khoa học dữ liệu. Chương 8: Phân tích dữ liệu và học máy. Chương 9: TensorFlow. Chương 10: Dữ liệu khí tượng. Chương 11: Nhúng thư viện java script D3 vào IpythonNotebook. Chương 12: Hỏi đáp về xử lý ngôn ngữ tự nhiên-Nhận dạng chữ số viết tay. Chương 13: Phân tích dữ liệu văn bản với NLTK. Chương 14: Hỏi đáp về thị giác máy tính-Phân tích hình ảnh và thị giác máy tính sử dụng Open CV. Sách giới thiệu và hướng dẫn sử dụng các thư viện chuyên dùng trong Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu như Pandas, Scipy, TensorFlow… trình bày trong các Chương 4, 5, 6,7, 8, 9. Sách còn giới thiệu và thực hành với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) là một trong những lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (Chương 12, 13), tập trung vào việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người bằng các phương pháp và công cụ máy tính. Nó liên quan đến việc phân tích, xử lý, tổng hợp, và tạo ra các văn bản, giọng nói, và ngôn ngữ được sử dụng trong giao tiếp giữa con người và máy tính. Các ứng dụng NLP rất đa dạng, từ việc tạo ra các trang web thông minh có thể hiểu và đáp ứng các câu hỏi của người dùng, cho đến việc tìm kiếm thông tin trong kho dữ liệu khổng lồ, phân loại tin tức và định dạng tài liệu, và dịch thuật tự động giữa các ngôn ngữ khác nhau. NLP là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thương mại điện tử đến y tế và giáo dục. Chương 14 giới thiệu và thực hành Thị giác máy tính qua các câu hỏi đáp và tiến hành Phân tích hình ảnh và thị giác máy tính sử dụng Open CV. Thị giác máy tính là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc giúp máy tính nhận diện, hiểu và xử lý các hình ảnh hoặc video. Đây là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh trong AI, vì nó cung cấp cho chúng ta khả năng tự động phân tích và hiểu hình ảnh, một kỹ năng mà con người thường dễ dàng làm nhưng lại khó đối với máy tính. Cũng như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, bao gồm: Tự động hóa sản xuất: Thị giác máy tính có thể giúp các hệ thống tự động phát hiện lỗi sản xuất và giảm thiểu lỗi xuất hiện trong quá trình sản xuất. Y tế: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh y tế, giúp tăng tốc độ chẩn đoán và đưa ra kết quả chính xác hơn. Tự động hóa xe hơi: Thị giác máy tính có thể giúp các hệ thống tự lái xe phát hiện và tránh các vật cản trên đường. Quản lý hình ảnh: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động phân loại và quản lý các bức ảnh hoặc video, giúp cho việc tìm kiếm và truy xuất dữ liệu dễ dàng hơn. Cuốn sách này được viết dành cho các nhà phân tích dữ liệu. học máy và học sâu chuyên nghiệp muốn biết cách xây dựng các ứng dụng đáng tin cậy và mô hình học máy chính xác trong Python. Đây không phải là sách giáo khoa về phân tích dữ liệu. học máy, học sâu. Các tác giả không đi sâu vào lý thuyết cơ bản về học máy, học sâu. Người học cần nắm được những khái niệm cơ bản về học máy. Đây không phải là một cuốn sách về thuật toán. Tác giả không trình bày chi tiết về cách thức các thuật toán học máy cụ thể hoạt động. Bạn cần có được một số kiến thức cơ bản về thuật toán học máy. Các công cụ toán như Thống Kê, Đại số tuyến tính, Lý thuyết cơ bản về học máy, cách thức các thuật toán học máy cụ thể hoạt động và nhiều hơn nữa sẽ được trình bày trong chuyên đề PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ CÁC KỸ THUẬT HỌC MÁY. Bạn vẫn có thể học được nhiều điều từ cuốn sách này nếu bạn yếu ở một hoặc hai lĩnh vực được liệt kê ở trên. Tuy nhiên bạn có thể gặp khó khăn trong việc học ngôn ngữ hoặc cần được giải thích thêm về các kỹ thuật. Công ty phát hành Công Ty TNHH Thương Mại STK Tác Giả Vũ Văn Hiệu, Lê Khắc Định, Nguyễn Quỳnh Nga, Vũ Thị Anh Trâm, Phạm Quang Huy Năm Xuất Bản 2024 Số Trang 432 Kích Thước 16 x 24 cm Nhà Xuất bản Thanh Niên Bìa MềmGiá sản phẩm trên Tiki đã bao gồm thuế theo luật hiện hành. Bên cạnh đó, tuỳ vào loại sản phẩm, hình thức và địa chỉ giao hàng mà có thể phát sinh thêm chi phí khác như phí vận chuyển, phụ phí hàng cồng kềnh, thuế nhập khẩu (đối với đơn hàng giao từ nước ngoài có giá trị trên 1 triệu đồng).....

Công ty phát hành

Công Ty TNHH Thương Mại STK

Kích thước

Giáo Trình Trí Tuệ Nhân Tạo, Học Máy Và Học Sâu   Đây là cuốn sách giới thiệu nhanh về Khoa học dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển Phân tích dữ liệu, Học máy và Học sâu.    Chương 1: Giới thiệu.   Chương 2: Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu.   Chương 3: Hoc AI thông qua các câu hỏi và bài tập.   Chương 4: Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu.   Chương 5: Thục hành với thư viện Pandas nâng cao.   Chương 6: Thư viện Scipy.   Chương 7: Python và khoa học dữ liệu.   Chương 8: Phân tích dữ liệu và học máy.   Chương 9: TensorFlow.   Chương 10: Dữ liệu khí tượng.   Chương 11: Nhúng thư viện java script D3 vào IpythonNotebook.   Chương 12: Hỏi đáp về xử lý ngôn ngữ tự nhiên-Nhận dạng chữ số viết tay.   Chương 13: Phân tích dữ liệu văn bản với NLTK.   Chương 14: Hỏi đáp về thị giác máy tính-Phân tích hình ảnh và thị giác máy tính sử dụng Open CV.   Sách giới thiệu và hướng dẫn sử dụng các thư viện chuyên dùng trong Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu như Pandas, Scipy, TensorFlow… trình bày trong các Chương 4, 5, 6,7, 8, 9. Sách còn giới thiệu và thực hành với Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) là một trong những lĩnh vực quan trọng trong khoa học máy tính và trí tuệ nhân tạo (Chương 12, 13), tập trung vào việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người bằng các phương pháp và công cụ máy tính. Nó liên quan đến việc phân tích, xử lý, tổng hợp, và tạo ra các văn bản, giọng nói, và ngôn ngữ được sử dụng trong giao tiếp giữa con người và máy tính. Các ứng dụng NLP rất đa dạng, từ việc tạo ra các trang web thông minh có thể hiểu và đáp ứng các câu hỏi của người dùng, cho đến việc tìm kiếm thông tin trong kho dữ liệu khổng lồ, phân loại tin tức và định dạng tài liệu, và dịch thuật tự động giữa các ngôn ngữ khác nhau. NLP là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thương mại điện tử đến y tế và giáo dục.   Chương 14 giới thiệu và thực hành Thị giác máy tính qua các câu hỏi đáp và tiến hành Phân tích hình ảnh và thị giác máy tính sử dụng Open CV. Thị giác máy tính là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) liên quan đến việc giúp máy tính nhận diện, hiểu và xử lý các hình ảnh hoặc video. Đây là một lĩnh vực đang phát triển rất nhanh trong AI, vì nó cung cấp cho chúng ta khả năng tự động phân tích và hiểu hình ảnh, một kỹ năng mà con người thường dễ dàng làm nhưng lại khó đối với máy tính.    Cũng như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Thị giác máy tính được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, bao gồm:   Tự động hóa sản xuất: Thị giác máy tính có thể giúp các hệ thống tự động phát hiện lỗi sản xuất và giảm thiểu lỗi xuất hiện trong quá trình sản xuất.   Y tế: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để chẩn đoán bệnh dựa trên hình ảnh y tế, giúp tăng tốc độ chẩn đoán và đưa ra kết quả chính xác hơn.   Tự động hóa xe hơi: Thị giác máy tính có thể giúp các hệ thống tự lái xe phát hiện và tránh các vật cản trên đường.   Quản lý hình ảnh: Thị giác máy tính có thể được sử dụng để tự động phân loại và quản lý các bức ảnh hoặc video, giúp cho việc tìm kiếm và truy xuất dữ liệu dễ dàng hơn.   Cuốn sách này được viết dành cho các nhà phân tích dữ liệu. học máy và học sâu chuyên nghiệp muốn biết cách xây dựng các ứng dụng đáng tin cậy và mô hình học máy chính xác trong Python.   Đây không phải là sách giáo khoa về phân tích dữ liệu. học máy, học sâu. Các tác giả không đi sâu vào lý thuyết cơ bản về học máy, học sâu. Người học cần nắm được những khái niệm cơ bản về học máy.   Đây không phải là một cuốn sách về thuật toán. Tác giả không trình bày chi tiết về cách thức các thuật toán học máy cụ thể hoạt động. Bạn cần có được một số kiến thức cơ bản về thuật toán học máy. Các công cụ toán như Thống Kê, Đại số tuyến tính, Lý thuyết cơ bản về học máy, cách thức các thuật toán học máy cụ thể hoạt động và nhiều hơn nữa sẽ được trình bày trong chuyên đề PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ CÁC KỸ THUẬT HỌC MÁY. Bạn vẫn có thể học được nhiều điều từ cuốn sách này nếu bạn yếu ở một hoặc hai lĩnh vực được liệt kê ở trên. Tuy nhiên bạn có thể gặp khó khăn trong việc học ngôn ngữ hoặc cần được giải thích thêm về các kỹ thuật.   Công ty phát hành Công Ty TNHH Thương Mại STK Tác Giả Vũ Văn Hiệu, Lê Khắc Định, Nguyễn Quỳnh Nga, Vũ Thị Anh Trâm, Phạm Quang Huy Năm Xuất Bản 2024 Số Trang 432 Kích Thước 16 x 24 cm Nhà Xuất bản Thanh Niên Bìa Mềm

Loại bìa

Bìa mềm

Số trang

200

Nhà xuất bản

Nhà Xuất Bản Thanh Niên

Sản Phẩm Tương Tự

Sản Phẩm Liên Quan