《Python深度学习：基于PyTorch（第2版）》是一本面向深度学习爱好者、研究人员以及工程师的实用教程，主要介绍了如何使用PyTorch框架进行深度学习模型的构建、训练与优化。由吴茂贵、郁明敏、杨本法和李涛等专家编写，本书内容系统全面，适合初学者和有一定深度学习……

《Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）》是一本专为深度学习爱好者与从业者编写的实用教程，特别适合那些希望通过Python学习并掌握深度学习技术的人。书中以TensorFlow 2.x版本为基础，系统介绍了深度学习的核心概念和实际应用，旨在帮助读者在TensorFlow框架下……

《大模型基础》是毛玉仁和高云君共同编写的教材，旨在系统介绍大规模机器学习模型的基础理论和技术实现。该书不仅涉及大模型的基本概念，还深入探讨了相关的技术细节、应用场景以及未来发展趋势，是学习和研究人工智能及深度学习领域的优秀参考资料。 主要内容概述：……

《机器学习与优化》是由罗伯托·巴蒂蒂（Roberto Battiti）和毛罗·布鲁纳托（Mauro Brunato）共同编写的教材，主要讲述了机器学习和优化领域的核心概念与方法。本书的内容结合了机器学习与优化技术，特别关注如何将优化算法应用于机器学习问题的求解。 本书的主要内容……

《深度学习：彻底解决你的知识焦虑》是一本专为深度学习初学者设计的入门书籍。书中通过清晰的讲解和实用的案例，帮助读者理解深度学习的基本概念、核心算法和应用场景。作者从最基础的神经网络开始，逐步讲解卷积神经网络、循环神经网络等深度学习技术。 本书适合那……

《破解深度学习（基础篇）——模型算法与实现》是瞿炜、李力和杨洁编写的一本关于深度学习的基础书籍。这本书通过深入浅出的讲解，旨在帮助读者理解深度学习的基本概念、常用模型、算法的原理以及如何将这些理论知识应用到实际项目中。 这本书的主要内容通常包括以下几……

《机器学习》是周志华教授所著的经典教材，广泛应用于计算机科学与人工智能领域的学习和研究。这本书内容丰富，涵盖了机器学习的基本理论、算法及应用，适合学生和从事人工智能领域的专业人士使用。它被认为是一本通俗易懂又具有深度的机器学习教材。 主要内容概述：……

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》是斋藤康毅编写的一本深度学习入门书籍，旨在通过简明易懂的方式帮助读者理解深度学习的基础理论及其应用。书中结合Python编程语言，提供了实践案例和代码示例，帮助读者掌握如何实现基本的深度学习模型。 主要内容概述： ……