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Python贝叶斯深度学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：(英)马特·贝纳坦//约赫姆·吉特马//玛丽安·施耐德|责编:王军|译者:郭涛出版社：清华大学
深度学习正日益深刻地渗入我们的生活，从建议内容到在任务关键型和安全关键型应用中发挥核心作用，其影响无所不在。然而，随着这些算法影响力的逐渐扩大，人们对于依赖这些算法的系统安全性和鲁棒性的担忧也日益加剧。简言之，传统的深度学习方法往往难以察觉自身的知识边界，即它们“不知其所不知”。贝叶斯深度学习（Bayesian Deep Learning ，BDL）领域包含一系列利用深度网络进行近似贝叶斯推理的方法。这些方法通过揭示模型对其预测结果的置信度，增强了深度学习系统的鲁棒性，使我们能够更谨慎地将模型预测融入实际应用中。《Python贝叶斯深度学习》将引领你踏入迅速发展的不确定性感知深度学习领域，助你深入理解不确定性估计在构建鲁棒性的机器学习系统中的重要价值。你将学习多种流行的BDL方法，并通过涵盖多种应用场景的 Python实用示例来掌握这些方法的实现技巧。读完本书后，你将深刻理解BDL及其优势，并能够为更安全、更鲁棒的深度学习系统开发贝叶斯深度学习模型。主要内容：了解贝叶斯推理和深度学习的优缺点了解贝叶斯神经网络（Bayesian Neural Network ，BNN）的基本原理了解主要贝叶斯神经网络实现/近似之间的差异了解生产环境中概率深度神经网络的优势在Python代码中实现各种贝叶斯深度学习方法运用贝叶斯深度学习方法解决实际问题学习如何评估贝叶斯深度学习方法并为特定任务选择最佳方法在实际深度学习应用中处理“分布外”数据
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贝叶斯算法与机器学习
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：刘冰|责编:王继伟出版社：北京大学
本书从贝叶斯理论的基本原理讲起，逐步深入算法、机器学习、深度学习，并配合项目案例，重点介绍了基于贝叶斯理论的算法原理，及其在机器学习中的应用。本书分为10章，涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。本书整体由易到难，逐步深入，内容以算法原理讲解和应用解析为主，每节内容辅以案例进行综合讲解。本书内容通俗易懂，案例贴合实际，实用性强，适合有一定算法基础的读者进阶阅读，也适合其他人作为爱好阅读。
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和秋叶一起学(秒懂AI提问让人工智能成为你的效率神器)
所属分类：电子电脑>>电工无线电自动化>>自动化技术作者：秋叶//刘进新//姜梅//定秋枫|责编:马雪伶出版社：人民邮电
我们在运用AI的时候，有时得不到自己想要的回答，于是责怪AI不够智能。我们容易忽略的是，AI的回答质量往往取决于提问的质量。本书系统地介绍了20种向AI提问的有效方法，用这些方法可以让AI给出高质量的回答。在介绍提问方法时，本书紧扣日常工作和生活，并通过对比让读者直观感受不同提问方法的效果，最后引出更多场景下的应用，让读者真正学以致用。本书适合各行业对AI技术应用感兴趣的人群阅读。
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