对于许多交叉领域的同学来说，虽然知道人工智能是做创新发论文的重要工具，但却不清楚具体该使用机器学习、深度学习还是自然语言处理来实现目标。
这种困惑非常普遍，所以一本能够快速理解这些领域核心概念、技术和工具的教程书显得尤为重要。
今天给大家推荐的这本书正是为此而生，它从最基础的概念讲起，逐步深入到机器学习的核心算法、神经网络的构建与训练，以及自然语言处理的实际应用。
2024年最新发布
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无论大家是完全没有人工智能背景的学生，还是希望系统提升知识的打工人，这本书都能为你提供清晰的指引。
机器学习基础：从监督学习、无监督学习到强化学习，涵盖线性回归、决策树、支持向量机等经典算法。
神经网络：详细讲解前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等核心架构，并深入探讨训练过程中的关键步骤，如损失函数、反向传播等。
自然语言处理：从语法、语义到情感分析、机器翻译，带你全面了解NLP的核心任务与应用。
书中的内容组织得非常清晰，每个章节都有明确的目标和主题，帮助读者按部就班地学习。
还提供了大量的实际案例和项目，帮助你将理论知识应用到实际问题中，通过动手实践，不仅能巩固所学知识，还能培养解决实际问题的能力。
本书详细介绍了常用的机器学习和深度学习工具和库，如NumPy、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorch等。
我们精心打磨了一套基于数据与模型方法的 AI科研入门学习方案（已经迭代过5次），对于人工智能来说，任何专业，要处理的都只是实验数据，所以我们根据实验数据将课程分为了三种方向的针对性课程，包含时序、图结构、影像三大实验室，我们会根据你的数据类型来帮助你选择合适的实验室，根据规划好的路线学习 只需 5 个月左右（很多同学通过学习已经发表了 sci 二区及以下、ei会议等级别论文）学习形式为 直播＋ 录播，多位老师为你的论文保驾护航，如果需要发高区也有其他形式。
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