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《Python深度学习》由Keras创始人、现任Google AI专家弗朗索瓦·肖莱撰写,这本书在人工智能深度学习领域内堪称扛鼎之作,其影响力不容小觑。
专为深度学习初探者及欲深化理解的进阶学习者量身定制,不论是职场上的机器学习工程师、软件开发人员,还是在学的大学生,都能从中汲取丰富养分。该书采用实践导向,摒弃复杂的数学公式,转而利用大量代码片段直观阐述量化概念,引导读者直观感受机器学习与深度学习的核心精髓。
核心亮点概览:
- Keras & TensorFlow 2.6实战入门:一站式掌握深度学习实践的必备知识,无缝对接最新技术栈。
- 神经网络基础:分类与回归 – 构建坚实的基础,深入了解机器学习两大基石任务。
- 前沿应用探索:从计算机视觉的图像处理到时间序列预测的精准把控,再到生成式模型的创意无限,全方位覆盖。
- Transformer架构深度解析 – 揭秘这一革命性模型的内在机制,及如何在实际项目中应用它来推动性能飞跃。
- 优化的机器学习工作流程 – 指导你建立高效的问题解决策略,加速从原型到部署的进程。
- 实战资源配套:随书附赠的Jupyter Notebook代码实例,基于TensorFlow 2.6精心设计,助你即学即用,快速上手。
全书14章节,篇幅适中却内容饱满,既适合深度学习领域的初学者构筑系统化的知识框架,也能满足有一定基础的学习者深化理解和技能升级的需求。完成阅读,你将不仅限于理论层面,而是能动手操作,运用Keras解决一系列贴近生活与产业实际的挑战,如图像识别、自然语言处理等
目录
第 1章 什么是深度学习 1
1.1 人工智能、机器学习和深度学习 1
1.1.1 人工智能 2
1.1.2 机器学习 2
1.1.3 从数据中学习规则与表示 3
1.1.4 深度学习之“深度” 5
1.1.5 用三张图理解深度学习的工作原理 7
1.1.6 深度学习已取得的进展 8
1.1.7 不要相信短期炒作 9
1.1.8 人工智能的未来 10
1.2 深度学习之前:机器学习简史 10
1.2.1 概率建模 11
1.2.2 早期神经网络 11
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