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本書詳解深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、正則化與深度學(xué)習(xí)優(yōu)化等內(nèi)容，并剖析深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、目標(biāo)檢測(cè)、文本分析、強(qiáng)化深度學(xué)習(xí)、TensorFlow模型、Transformer模型等方向的應(yīng)用。 本書附錄還給出機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論和信息論等。 本書配套70個(gè)示例源碼、PPT課件，所有示例源碼都經(jīng)過測(cè)試無誤。

●第1章 深度學(xué)習(xí)概述
1.1人工智能
1.2機(jī)器學(xué)習(xí)
1.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)定義
1.2.2機(jī)器學(xué)習(xí)流派
1.2.3機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)史
1.2.4機(jī)器學(xué)習(xí)流程
1.3深度學(xué)習(xí)
1.4深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景
1.4.1技術(shù)類型
1.4.2應(yīng)用場(chǎng)景
1.5本章小結(jié)
1.6復(fù)習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第2章 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
2.1基本概念
2.2機(jī)器學(xué)習(xí)的三要素
……

本書涵蓋深度學(xué)習(xí)的專業(yè)基礎(chǔ)理論知識(shí)，包括深度學(xué)習(xí)概述、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、正則化與深度學(xué)習(xí)優(yōu)化，以及比較流行的應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)踐。本書配套70個(gè)示例源碼及PPT課件。 本書共11章外加3個(gè)附錄，系統(tǒng)講解深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)與領(lǐng)域應(yīng)用實(shí)踐。本書內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)概述、機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、正則化與深度學(xué)習(xí)優(yōu)化、計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用、目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用、文本分析應(yīng)用、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)應(yīng)用、TensorFlow模型應(yīng)用、Transformer模型應(yīng)用等。附錄中還給出機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中用到的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識(shí)，包括線性代數(shù)、概率論和信息論等。 本書適合Python深度學(xué)習(xí)初學(xué)者、深度學(xué)習(xí)算法開發(fā)人員學(xué)習(xí)，也適合作為高等院校計(jì)算機(jī)技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)相關(guān)專業(yè)的教材或教學(xué)參考書。

鄧立國(guó) 等 著

鄧立國(guó)，東北大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用博士，廣東工業(yè)大學(xué)教師。主要研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、知識(shí)工程、大數(shù)據(jù)處理、云計(jì)算、分布式計(jì)算等。著有圖書《scikit-learn機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》《Python數(shù)據(jù)分析與挖掘?qū)崙?zhàn)》《Python大數(shù)據(jù)分析算法與實(shí)例》《Python機(jī)器學(xué)習(xí)算法與應(yīng)用》《數(shù)據(jù)庫(kù)原理與應(yīng)用（SQL Server 2016版本）》。