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百面深度學習算法工程師帶你去面試(彩印)

包郵 百面深度學習算法工程師帶你去面試(彩印)

出版社:人民郵電出版社出版時間:2020-07-01
開本: 其他 頁數: 429
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百面深度學習算法工程師帶你去面試(彩印) 版權信息

  • ISBN:9787115530974
  • 條形碼:9787115530974 ; 978-7-115-53097-4
  • 裝幀:平裝-膠訂
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>

百面深度學習算法工程師帶你去面試(彩印) 本書特色

深度學習是目前學術界和工業界都非?;馃岬脑掝},在許多行業有著成功應用。本書由Hulu的近30位算法研究員和算法工程師共同編寫完成,專門針對深度學習領域,是《百面機器學習:算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內容大致分為兩個部分,*部分介紹經典的深度學習算法和模型,包括卷積神經網絡、循環神經網絡、圖神經網絡、生成模型、生成式對抗網絡、強化學習、元學習、自動化機器學習等;第二部分介紹深度學習在一些領域的應用,包括計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、計算廣告、視頻處理、計算機聽覺、自動駕駛等。本書仍然采用知識點問答的形式來組織內容,每個問題都給出了難度級和相關知識點,以督促讀者進行自我檢查和主動思考。書中每個章節精心篩選了對應領域的不同方面、不同層次上的問題,相互搭配,展示深度學習的“百面”精彩,讓不同讀者都能找到合適的內容。 本書適合相關專業的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度,求職者快速復習和補充相關的深度學習知識,以及算法工程師作為工具書隨時參閱。此外,非相關專業、但對人工智能或深度學習感興趣的研究人員,也可以通過本書大致了解一些熱門的人工智能應用、深度學習模型背后的核心算法及其思想。

百面深度學習算法工程師帶你去面試(彩印) 內容簡介

深度學習是目前學術界和工業界都很好火熱的話題,在許多行業有著成功應用。本書由Hulu的近30位算法研究員和算法工程師共同編寫完成,專門針對深度學習領域,是《百面機器學習:算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內容大致分為兩個部分,部分介紹經典的深度學習算法和模型,包括卷積神經網絡、循環神經網絡、圖神經網絡、生成模型、生成式對抗網絡、強化學習、元學習、自動化機器學習等;第二部分介紹深度學習在一些領域的應用,包括計算機視覺、自然語言處理、推薦系統、計算廣告、視頻處理、計算機聽覺、自動駕駛等。本書仍然采用知識點問答的形式來組織內容,每個問題都給出了難度級和相關知識點,以督促讀者進行自我檢查和主動思考。書中每個章節精心篩選了對應領域的不同方面、不同層次上的問題,相互搭配,展示深度學習的“百面”精彩,讓不同讀者都能找到合適的內容。 本書適合相關專業的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度,求職者快速復習和補充相關的深度學習知識,以及算法工程師作為工具書隨時參閱。此外,非相關專業、但對人工智能或深度學習感興趣的研究人員,也可以通過本書大致了解一些熱門的人工智能應用、深度學習模型背后的核心算法及其思想。

百面深度學習算法工程師帶你去面試(彩印) 目錄

目錄

前言

第 一部分 算法和模型

第 1章 卷積神經網絡

01 卷積基礎知識

02 卷積的變種

03 卷積神經網絡的整體結構

04 卷積神經網絡的基礎模塊

參考文獻

第 2章 循環神經網絡

01 循環神經網絡與序列建模

02 循環神經網絡中的Dropout

03 循環神經網絡中的長期依賴問題

04 長短期記憶網絡

05 Seq2Seq 架構

參考文獻

第3章 圖神經網絡

01 圖神經網絡的基本結構

02 圖神經網絡在推薦系統中的應用

03 圖神經網絡的推理能力

參考文獻

第4章 生成模型

01 深度信念網絡與深度波爾茲曼機

02 變分自編碼器基礎知識

03 變分自編碼器的改進

04 生成式矩匹配網絡與深度自回歸網絡

參考文獻

第5章 生成式對抗網絡

01 生成式對抗網絡的基本原理

02 生成式對抗網絡的改進

03 生成式對抗網絡的效果評估

04 生成式對抗網絡的應用

參考文獻

第6章 強化學習

01 強化學習基礎知識

02 強化學習算法

03 深度強化學習

04 強化學習的應用

參考文獻

第7章 元學習

01 元學習的主要概念

02 元學習的主要方法

03 元學習的數據集準備

04 元學習的兩個簡單模型

05 基于度量學習的元學習模型

06 基于神經圖靈機的元學習模型

07 基于學習優化器的元學習模型

08 基于學習初始點的元學習模型

參考文獻

第8章 自動化機器學習

01 自動化機器學習的基本概念

02 模型和超參數自動化調優

03 神經網絡架構搜索

參考文獻

第二部分 應用

第9章 計算機視覺

01 物體檢測

02 圖像分割

03 光學字符識別

04 圖像標注

05 人體姿態識別

參考文獻

第 10章 自然語言處理

01 語言的特征表示

02 機器翻譯

03 問答系統

04 對話系統

參考文獻

第 11章 推薦系統

01 推薦系統基礎

02 推薦系統設計與算法

03 推薦系統評估

參考文獻

第 12章 計算廣告

01 點擊率預估

02 廣告召回

03 廣告投放策略

參考文獻

第 13章 視頻處理

01 視頻編解碼

02 視頻監控

03 圖像質量評價

04 超分辨率重建

05 網絡通信

參考文獻

第 14章 計算機聽覺

01 音頻信號的特征提取

02 自動語音識別

03 音頻事件識別

參考文獻

第 15章 自動駕駛

01 自動駕駛的基本概念

02 端到端的自動駕駛模型

03 自動駕駛的決策系統

參考文獻

作者隨筆

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百面深度學習算法工程師帶你去面試(彩印) 作者簡介

諸葛越:現任Hulu公司全球研發副總裁,中國研發中心總經理。曾任Landscape Mobile公司聯合創始人兼CEO,前雅虎北京研發中心產品總監,微軟北京研發中心項目總經理。諸葛越獲美國斯坦福大學計算機碩士與博士學位、紐約州立大學石溪分校應用數學碩士學位,曾就讀于清華大學,2005年獲美國計算機學會數據庫專業委員會十年最佳論文獎。諸葛越是暢銷書《魔鬼老大,天使老二》作者,《百面機器學習》主編。 江云勝:北京大學應用數學博士,現任葫蘆資深算法研究員。畢業后加入Hulu北京研發中心的Content Intelligence組,負責內容理解相關的研究工作?!栋倜鏅C器學習》主要作者之一。 葫蘆娃:近30位Hulu北京創新實驗室的頂尖人才,畢業于清華、北大、浙大、上交、北郵、中科院等高校。他們利用擅長的深度學習、機器學習等領域知識和算法模型,建立了一套定制化的AI平臺,改變著推薦引擎、視頻編解碼、內容理解、廣告投放等多項與用戶息息相關的在線業務技術。

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