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深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch實戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302576860
- 條形碼：9787302576860 ; 978-7-302-57686-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch實戰(zhàn) 本書特色
深度學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法涵蓋較廣的計算機和數(shù)學(xué)領(lǐng)域，本書系統(tǒng)講述深度學(xué)習(xí)的原理及應(yīng)用，并介紹目前流行的深度學(xué)習(xí)框架PyTorch。從理論知識到實戰(zhàn)項目，內(nèi)容翔實。 ★通俗易懂 深度學(xué)習(xí)需要一些公式推導(dǎo)，本書在推導(dǎo)公式之前詳細講解前置知識，助力讀者更好地理解理論知識。 ★詳略得當 本書在重點難點出配有視頻講解，掃描書中提供的二維碼可觀看對應(yīng)章節(jié)的視頻講解；相關(guān)知識領(lǐng)域，例如CUDA，本書也會在講解深度學(xué)習(xí)之余介紹它的基本使用，幫助讀者全方位地了解深度學(xué)習(xí)這個領(lǐng)域。 ★深入淺出 深入計算機硬件，給出簡明結(jié)論。書中包含大量細心編寫的代碼，帶領(lǐng)讀者一起思考和實現(xiàn)理論。
深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch實戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
本書按照從理論到實踐，從實踐到創(chuàng)造的順序講解深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識與技術(shù)，代碼翔實，公式簡單易懂。 本書章介紹深度學(xué)習(xí)的概念和目前的形勢，第2章介紹Python編程語言基礎(chǔ)，第3章使用Python語言計算極限、導(dǎo)數(shù)、級數(shù)等數(shù)學(xué)問題，第4章講解深度學(xué)習(xí)的基本原理與PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章詳細講述經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)CNN和RCNN，第7~9章介紹自研深度學(xué)習(xí)框架，并詳細討論之前忽略的深度學(xué)習(xí)底層實現(xiàn)上的算法和細節(jié)，0章介紹目前機器學(xué)習(xí)的前沿?zé)o監(jiān)督學(xué)習(xí)，1章主要講解深度學(xué)習(xí)模型以Web應(yīng)用形式部署的技術(shù)。 本書適合有高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、希望了解深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域知識和技術(shù)的初學(xué)者閱讀，也可作為相關(guān)培訓(xùn)機構(gòu)的參考用書。
深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch實戰(zhàn) 目錄
第1章 人工智能的新篇章
1．1 引言
1．2 過去人工智能的困境
1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1．4 我們都是煉丹師
1．4．1 機器的力量
1．4．2 遍地開花的深度學(xué)習(xí)
1．5 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)三部曲
1．6 深度學(xué)習(xí)框架
1．6．1 常見的深度學(xué)習(xí)框架
1．6．2 PyTorch的優(yōu)勢
第2章 Python基礎(chǔ)（29min）
2．1 Python簡介
2．1．1 Python語言
2．1．2 編譯器和解釋器
2．1．3 Python的哲學(xué)
2．1．4 Python的優(yōu)缺點
2．2 Python Hello World
2．2．1 安裝Python解釋器
2．2．2 Hello World程序
2．3 Python基本語法
2．3．1 變量
2．3．2 函數(shù)
2．3．3 基本數(shù)據(jù)類型
2．3．4 條件控制
2．3．5 列表
2．3．6 錯誤和異常
2．4 標準庫
2．4．1 math
2．4．2 文件讀寫和os庫
2．5 Python面向?qū)ο?br />2．5．1 花名冊
2．5．2 使用class關(guān)鍵字聲明類
2．5．3 限定函數(shù)參數(shù)的類型
2．5．4 靜態(tài)方法
2．6 包和模塊
2．6．1 安裝第三方庫
2．6．2 創(chuàng)建包和模塊
2．6．3 使用第三方庫
2．6．4 打包Python源代碼
2．7 開發(fā)環(huán)境
2．7．1 Jupyter Notebook
2．7．2 安裝PyCharm
第3章 實用數(shù)學(xué)（11min）
3．1 線性代數(shù)
3．1．1 向量
3．1．2 矩陣
3．1．3 使用矩陣的理由
3．2 高等數(shù)學(xué)
3．2．1 函數(shù)
3．2．2 函數(shù)的極限
3．2．3 導(dǎo)數(shù)
3．2．4 導(dǎo)函數(shù)
3．2．5 泰勒公式
3．2．6 偏導(dǎo)數(shù)
3．2．7 梯度
第4章 深度學(xué)習(xí)原理和PyTorch基礎(chǔ)（85min）
4．1 深度學(xué)習(xí)三部曲
4．1．1 準備數(shù)據(jù)
4．1．2 定義模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器
……
第5章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（38min）
第6章 序列模型（93min）
第7章 算法基礎(chǔ)
第8章 C++基礎(chǔ)
第9章 自研深度學(xué)習(xí)框架
第10章 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
第11章 案例：游戲AI
展開全部
深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch實戰(zhàn) 作者簡介
張偉振，主要從事系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計、深度學(xué)習(xí)在計算機視覺任務(wù)中的應(yīng)用方面的研究，在計算機圖形學(xué)、大型軟件架構(gòu)設(shè)計、后臺開發(fā)、桌面應(yīng)用、游戲、Web應(yīng)用等領(lǐng)域亦有較豐富經(jīng)驗。
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