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深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践

12/18/2018 11:15:04 PM 人评论

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,

深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践

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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