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内容简介:
本书先介绍了人工智能的基础知识，然后分别介绍了机器学、深度学、自然语言处理和强化学中的重点概念和实践过程，含逻辑斯谛回归、k近邻、决策树、随机森林、支持向量机、卷积经网络、循环经网络、LSTM、自动编码器等。此外，本书的附录分还分别简单介绍了Keras、TensorFlow、pandas等人工智能相关的工具。 本书适用于高等院校电子信息类业的人工智能导论课程，也适合想要对人工智能、机器学和深度学快速了解和掌握的业人士阅读参考。 
