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模型驱动的深度学习：模型与数据双驱动的人工智能建模方法
| 著者 | 孙剑，徐宗本著 |
| ISBN | 9787508867526 |
| 中图分类 | TP181 自动化技术、计算机技术 |
| 学科分类 | 工学 |
| 版次 | 第1版 |
| 出版社 | 科学出版社 |
| 丛书名 | 大数据与数据科学专著系列 |
| 出版年 | 2025 |
| 页码 | 184页 |
| 价格 | ¥88.00 |
| 可推荐册数 | 请登录后查看 |
| 核心评分 |
8.3/10
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📝 内容简介
本书系统总结了人工智能与科学问题交叉融合中所涉及的模型与数据双驱动的基础方法，具体介绍了AI与数学优化、统计方法、几何建模、微分方程等关键数学工具的融合路径与方法体系，力求构建一个适用于“AI+科学/工程”交叉研究的理论框架与方法支撑。
🏛️ 本馆馆藏信息
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