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内容简介：本书全面梳理机器学习、深度学习和强化学习相关理论和方法, 完整设计各种模型和算法的应用实例。首先概述与人工智能和深度学习相关的基本概念和发展历程; 然后详细介绍机器学习中的回归任务、分类任务、梯度下降法的基本理论和算法, 并给出完整的TensorFlow编程实例; 之后循序渐进地阐述人工神经网络与深度学习、深度神经网络的训练方法、卷积神经网络和典型的网络模型, 并给出各种模型和算法的TensorFlow编程实例, 包括完整的数据处理、模型构建、模型训练和测试、模型评估、实验结果分析、算法优化和改进; 最后介绍强化学习、深度强化学习的基本理论和具体算法, 并给出相关算法应用的TensorFlow编程实例。