内容简介
本书按照从理论到实践，从实践到创造的顺序讲解深度学的知识与技术，代码实，公式简单易懂。 本书第1章介绍深度学念和目前的形势，第2章介绍Python编程语言基础，第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题，第4章讲解深度学本原理与PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章详细讲述经典网络结构N和RN，第7~9章介绍自研深度学，并详细讨论之前忽略的深度学实现上的算法和细节，第10章介绍目前机器学沿无监督学11章主要讲解深度学以Web应用形式部署的技术。 本书适合有高等数学基础、希望了解深度学知识和技术的初学者阅读，也可作为相关培训机构的参考用书。
目录
第1章人工智能的新篇章1.1引言1.2 过去人工智能的困境1.3 神经网络1.4 我们都是炼丹师1.5 深度监督学曲1.6深度学第2章 Python基础2.1 Python简介2.2 Python HelloWorld2.3 Python基本语法2.4 标准库2.5 Python面向对象2.6和模块2.7 开发环境第3章实用数学3.1 线代数3.2 高等数学第4章深度学和PyTorch基础4.1 深度学曲4.2 PyTorch基础4.3 神经网络的调优第5章卷积神经网络5.1 卷积5.2卷积神经网络5.3目标检测5.4 实用工具第6章序列模型6.1 循环神经网络6.2 自然语言处理第7章算法基础7.1 递归7.2 动态规划7.3 栈和队列7.4 树7.5 图第8章 C++基础8.1 C++ HelloWorld8.2 C++ 语法基础8.3 函数8.4 数组8.5 类和对象8.6 指针和引用8.7 C+阶知识第9章自研深度学9.1 数据结构9.2 构建计算图9.3 并行计算第10章无监督学r/>10.1 生成对抗网络10.2 强化学r/>第11章案例游戏AI11.1 构建模型11.2 准备训练数据11.3 Web应用开发入门
