資料 | 深度學(xué)習(xí)之美：AI時代的數(shù)據(jù)處理與最佳實踐

深度學(xué)習(xí)是人工智能的前沿技術(shù)。《深度學(xué)習(xí)之美》深入淺出地介紹了深度學(xué)習(xí)的相關(guān)理論和實踐，《深度學(xué)習(xí)之美》共分16章，采用理論和實踐雙主線寫作方式。

第1章給出深度學(xué)習(xí)的大圖。第2章和第3章，講解了機器學(xué)習(xí)的相關(guān)基礎(chǔ)理論。第4章和第5章，講解了Python基礎(chǔ)和基于Python的機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)。第6至10章，先后講解了M-P模型、感知機、多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識。第11章講解了被廣泛認(rèn)可的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow。第12章和第13章詳細(xì)講解了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并給出了相關(guān)的實戰(zhàn)項目。第14章和第15章，分別講解了循環(huán)遞歸網(wǎng)絡(luò)和長短期記憶（LSTM）網(wǎng)絡(luò)。第16章講解了神經(jīng)膠囊網(wǎng)絡(luò)，并給出了神經(jīng)膠囊網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的詳細(xì)論述和實踐案例分析。 《深度學(xué)習(xí)之美》結(jié)構(gòu)完整、行文流暢，是一本難得的零基礎(chǔ)入門、圖文并茂、通俗易懂、理論結(jié)合實戰(zhàn)的深度學(xué)習(xí)書籍。                      

Daniel Jurafsky

張玉宏，2012年于電子科技大學(xué)取得博士學(xué)位，2009—2011年美國西北大學(xué)訪問學(xué)者，電子科技大學(xué)博士后，現(xiàn)執(zhí)教于河南工業(yè)大學(xué)。 中國計算機協(xié)會（CCF）會員，CCF YOCSEF鄭州2018—2019年度副主席，ACM/IEEE會員。《品味大數(shù)據(jù)》一書作者。主要研究方向為大數(shù)據(jù)、人工智能、技術(shù)哲學(xué)。發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇，國內(nèi)外學(xué)術(shù)作品7部。阿里云云棲社區(qū)專欄作家，博文累計閱讀逾百萬次。