深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践
编辑推荐
适读人群 ：面向对深度学习感兴趣的初学者入门和提升 √零入门。本书在介绍深度学习时，也介绍了Python、TensorFlow、M-P模型、感知机等神经网络等基础知识，从而可以让读者零基础入门。 √高可读。有别于其他同类书籍的深奥难懂，本书配合近300幅手绘图片，一图胜千言，辅以大量的哲理故事，通俗易懂，独辟蹊径。 √重实战。除了理论部分的讲解不落窠臼，本书还重视实战，列举了大量具有启发意义的实战案例，循序渐进，让读者通过实战获得成就感。 √抓前沿。本书紧抓领域前沿，Geoffrey Hinton的新研究成果——神经胶囊网络，本书详细解读，辅以实战，让读者能够站在科研前沿。
内容简介
深度学习是人工智能的前沿技术。《深度学习之美》深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，《深度学习之美》共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。 《深度学习之美》结构完整、行文流畅，是一本难得的零基础入门、图文并茂、通俗易懂、理论结合实战的深度学习书籍。
作者简介
张玉宏，2012年于电子科技大学取得博士学位，2009—2011年美国西北大学访问学者，电子科技大学博士后，现执教于河南工业大学。 中国计算机协会（CCF）会员，CCF YOCSEF郑州2018—2019年度副主席，ACM/IEEE会员。《品味大数据》一书作者。主要研究方向为大数据、人工智能、技术哲学。发表学术论文20余篇，国内外学术作品7部。阿里云云栖社区专栏作家，博文累计阅读逾百万次。
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