深度学习理论与实战:基础篇中文版怎么样?
《深度学习理论与实战:基础篇》不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等,而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量;不仅有针对相关理论的深入解释,而且也有实用的技巧,包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。
《深度学习理论与实战:基础篇》希望同时兼顾理论和实战,使读者既能深入理解理论知识,又能把理论知识用于实战,因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现,读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码,从而可以更加深刻地理解理论知识。
回顾人工智能几十年经历过的起起落落,希望对人工智能及深度学习感兴趣的读者通过本书的学习能够更加理性、更加全面地看待这个行业,理解人工智能尤其是深度学习的原理并应用,根据当前的技术现状合理地应用深度学习去改变人们的工作、生活和学习。
作者简介:
李理,毕业于北京大学,研究方向为自然语言处理,有十多年自然语言处理和人工智能研发经验,先后在去哪儿网、百度和出门问问等企业工作,从事过分布式爬虫、搜索引擎、广告系统,主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统。现在是环信人工智能研发中心的VP,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。目前他致力于语音识别、自然语言处理等人工智能技术在企业中的推广和落地,以提高企业服务的水平和效率。
目录:
第 1 章 人工智能的基本概念 1
第 2 章 神经网络 27
第 3 章 卷积神经网络 59
第 4 章 循环神经网络 101
第 5 章 生成对抗网络 156
第 6 章 TensorFlow 196
第 7 章 PyTorch 343
第 8 章 Keras 393
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