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圖強化學習是深度強化學習的重要分支領域。本書作為該領域的入門教材，在內容上盡可能覆蓋圖強化學習的基礎知識，并提供應用實踐案例。全書共10章，大致分為三部分：第一部分（第1～3章）介紹圖強化學習研究對象（復雜系統(tǒng)、圖和復雜網絡）；第二部分（第4～7章）介紹圖強化學習基礎知識（圖嵌入、圖神經網絡和深度強化學習）；第三部分（

近年來隨著計算機技術的快速發(fā)展，機器學習被廣泛應用于信息檢索、自然語言處理、計算機視覺及自動化控制等方面。由于機器學習在實際應用中對不同問題所提供的條件各不相同，如含有標簽信息的數據、不含標簽信息的數據等，針對不同的數據類型有多種解決方法：監(jiān)督學習、半監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習。本書針對監(jiān)督和無監(jiān)督學習方法進行理論的概述、模

可解釋AI(InterpretableAI)將教會你識別模型所學習的模式及其產生結果的原因。通過閱讀《可解釋AI實戰(zhàn)（PyTorch版）》，你將掌握一些用于解釋白盒模型(如線性回歸和廣義可加模型)的方法，以及一些用于解釋復雜深度學習模型的方法�？山忉孉I是一個快速發(fā)展的領域，本書將該領域的前沿研究簡化為你可以在P

本書系統(tǒng)介紹了推薦算法的知識框架和技術細節(jié)，包括召回、粗排、精排和重排等模塊。第1章從用戶體驗、內容生產和平臺發(fā)展角度介紹為什么需要推薦系統(tǒng)，并闡述推薦系統(tǒng)的分類及整體技術架構。第2章介紹推薦算法模型的基礎——數據樣本和特征工程。第3章介紹傳統(tǒng)推薦算法。第4~7章介紹推薦系統(tǒng)中最復雜的部分——精排模塊，包括特征交叉、用

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本書探討了AI領域的AIAgent（智能體）和生成式AI的前沿進展，以及這些技術如何重塑我們的生活和工作方式。本書首先回顧了AI技術的演變歷程，并強調了智能體的定義及其在客戶服務、醫(yī)療健康和制造業(yè)等領域的廣泛應用。本書也對智能體與傳統(tǒng)軟件進行了對比，分析了智能體的自主性、適應性和協(xié)作能力。生成式AI的崛起也被特別提及，

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