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本書涵蓋深度學習的專業(yè)基礎理論知識，包括深度學習概述、機器學習基礎、神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、正則化與深度學習優(yōu)化，以及比較流行的應用場景實踐。本書配套70個示例源碼及PPT課件。
本書共11章外加3個附錄，系統(tǒng)講解深度學習的基礎知識與領域應用實踐。本書內(nèi)容包括深度學習概述、機器學習基礎、神經(jīng)網(wǎng)絡基礎、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、正則化與深度學習優(yōu)化、計算機視覺應用、目標檢測應用、文本分析應用、深度強化學習應用、TensorFlow模型應用、Transformer模型應用等。附錄中還給出機器學習和深度學習中用到的數(shù)學基礎知識，包括線性代數(shù)、概率論和信息論等。
本書適合Python深度學習初學者、深度學習算法開發(fā)人員學習，也適合作為高等院校計算機技術、人工智能、大數(shù)據(jù)相關專業(yè)的教材或教學參考書。