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動手學深度學習PYTORCH+深度學習詳解文軒專項套裝2冊
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動手學深度學習PYTORCH+深度學習詳解文軒專項套裝2冊 版權信息
- ISBN：9787115010902
- 條形碼：9787115010902 ; 978-7-115-01090-2
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
動手學深度學習PYTORCH+深度學習詳解文軒專項套裝2冊 本書特色
《動手學深度學習（PyTorch版）》 ·深度學習領域重磅作品《動手學深度學習》重磅推出PyTorch版本； ·李沐、阿斯頓·張等大咖作者強強聯合，精心編撰； ·全球400多所大學采用的教科書，提供視頻課程、教學PPT、習題，方便教師授課與學生自學； ·能運行、可討論的深度學習入門書，可在線運行源碼并與作譯者實時討論。 《深度學習詳解》 1.李宏毅老師親筆推薦，楊小康、周明、葉杰平、邱錫鵬鼎力推薦! 2.數百萬次播放的深度學習課程配套書，李宏毅老師親自點贊的開源項目，GitHub超10000次Star的開源筆記。 3.從Transformer到ChatGPT技術原理一個不落GPT中的T代表的正是Transformer。如何理解這一在深度學習領域具有深遠影響的概念?從經典的論文開始,逐步深度介紹Transformer的原理。本書包含單獨的ChatGPT章節，不僅介紹了ChatGPT的原理，還探討了我們應當以怎樣的態度對待Al的發展。
動手學深度學習PYTORCH+深度學習詳解文軒專項套裝2冊 內容簡介
《動手學深度學習（PyTorch版）》 本書是《動手學深度學習》的重磅升級版本，選用經典的PyTorch深度學習框架，旨在向讀者交付更為便捷的有關深度學習的交互式學習體驗。 本書重新修訂《動手學深度學習》的所有內容，并針對技術的發展，新增注意力機制、預訓練等內容。本書包含15章，**部分介紹深度學習的基礎知識和預備知識，并由線性模型引出*簡單的神經網絡——多層感知機；第二部分闡述深度學習計算的關鍵組件、卷積神經網絡、循環神經網絡、注意力機制等大多數現代深度學習應用背后的基本工具；第三部分討論深度學習中常用的優化算法和影響深度學習計算性能的重要因素，并分別列舉深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的重要應用。 本書同時覆蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、技術人員和研究人員。閱讀本書需要讀者了解基本的Python編程知識及預備知識中描述的線性代數、微分和概率等基礎知識。 《深度學習詳解》 本書根據李宏毅老師“機器學習”公開課中與深度學習相關的內容編寫而成，介紹了卷積神經網絡、Transformer、生成模型、自監督學習（包括 BERT 和 GPT）等深度學習常見算法，并講解了對抗攻擊、領域自適應、強化學習、元學習、終身學習、網絡壓縮等深度學習相關的進階算法. 在理論嚴謹的基礎上，本書保留了公開課中大量生動有趣的例子，幫助讀者從生活化的角度理解深度學習的概念、建模過程和核心算法細節.
動手學深度學習PYTORCH+深度學習詳解文軒專項套裝2冊 目錄
《動手學深度學習：PyTorch版》
《深度學習詳解》
《深度學習詳解》
展開全部
動手學深度學習PYTORCH+深度學習詳解文軒專項套裝2冊 作者簡介
《動手學深度學習（PyTorch版）》 作者簡介： 阿斯頓·張（Aston Zhang），亞馬遜資深科學家，美國伊利諾伊大學香檳分校計算機科學博士，統計學和計算機科學雙碩士。他專注于機器學習和自然語言處理的研究，榮獲深度學習國際頂級學術會議ICLR杰出論文獎、ACM UbiComp杰出論文獎以及ACM SenSys最佳論文獎提名。他擔任過EMNLP領域主席和AAAI資深程序委員。 扎卡里·C. 立頓（Zachary C. Lipton），美國卡內基梅隆大學機器學習和運籌學助理教授，并在海因茨公共政策學院以及軟件和社會系統系擔任禮節性任命。他領導著近似正確機器智能（ACMI）實驗室，研究涉及核心機器學習方法、其社會影響以及包括臨床醫學和自然語言處理在內的各種應用領域。他目前的研究重點包括處理各種因果結構下分布變化的穩健和自適應算法、超越預測為決策提供信息（包括應對已部署模型的戰略響應）、醫學診斷和預后預測、算法公平性和可解釋性的基礎。他是“Approximately Correct”博客的創始人，也是諷刺性漫畫“Superheroes of Deep Learning”的合著者。 李沐（Mu Li），亞馬遜資深首席科學家（Senior Principal Scientist），美國加利福尼亞大學伯克利分校、斯坦福大學客座助理教授，美國卡內基梅隆大學計算機系博士。他曾任機器學習創業公司Marianas Labs的CTO和百度深度學習研究院的主任研發架構師。他專注于機器學習系統和機器學習算法的研究。他在理論與應用、機器學習與操作系統等多個領域的頂級學術會議上發表過論文，被引用上萬次。 亞歷山大·J. 斯莫拉(Alexander J. Smola)，亞馬遜副總裁/杰出科學家，德國柏林工業大學計算機科學博士。他曾在澳大利亞國立大學、美國加利福尼亞大學伯克利分校和卡內基梅隆大學任教。他發表過超過300篇學術論文，并著有5本書，其論文及書被引用超過15萬次。他的研究興趣包括深度學習、貝葉斯非參數、核方法、統計建模和可擴展算法。 《深度學習詳解》 王琦， 上海交通大學人工智能教育部重點實驗室博士研究生，碩士畢業于中國科學院大學．Datawhale成員，《Easy RL：強化學習教程》作者，英特爾邊緣計算創新大使，Hugging Face社區志愿者，AI TIME成員．主要研究方向為強化學習、計算機視覺、深度學習．曾獲“中國光谷·華為杯”第十九屆中國研究生數學建模競賽二等獎、中國大學生計算機設計大賽二等獎、亞太地區大學生數學建模競賽（APMCM）二等獎和“挑戰杯”全國大學生課外學術科技作品競賽江蘇省選拔賽二等獎等榮譽，發表SCI/EI論文多篇． 楊毅遠， 牛津大學計算機系博士研究生，碩士畢業于清華大學．Datawhale成員，《Easy RL：強化學習教程》作者．主要研究方向為時間序列、數據挖掘、智能傳感系統，深度學習．曾獲國家獎學金、北京市優秀畢業生、清華大學優秀碩士學位論文、全國大學生智能汽車競賽總冠軍等榮譽，發表SCI/EI論文多篇． 江季， 網易高級算法工程師，碩士畢業于北京大學．Datawhale成員，《Easy RL：強化學習教程》作者．主要研究方向為強化學習、深度學習、大模型、機器人等．曾獲得國家獎學金、上海市優秀畢業生等榮譽，取得強化學習與游戲AI等相關專利多項．
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