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本書共分8個(gè)章節(jié)，內(nèi)容如下：第1章主要介紹人工智能與深度學(xué)習(xí)的產(chǎn)業(yè)背景與百度EasyDL平臺深度學(xué)習(xí)應(yīng)用；第2章介紹深度學(xué)習(xí)所需要安裝的開發(fā)工具及環(huán)境配置；第3章介紹TensorFlow的安裝、張量的基本知識；第4章介紹數(shù)據(jù)集的概念、標(biāo)注工具的使用、數(shù)據(jù)集的制備；第5章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前向傳播流程，以及激活函數(shù)、初始化函數(shù)、稠密層；第6章介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播流程，以及損失函數(shù)、梯度下降的概念、完整的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練案例；第7章介紹適用于圖像的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建方法，以及yolov5模型的部署及使用；第8章介紹適用于文本的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建方法，以及大語言模型的部署及使用。本書理論結(jié)合實(shí)踐、知識循序漸進(jìn)，每一個(gè)知識點(diǎn)都有編程案例供學(xué)生練習(xí)理解，章節(jié)末尾安排了理論練習(xí)及實(shí)踐操作。在編寫過程中重點(diǎn)介紹每一個(gè)模塊中的基礎(chǔ)知識及編程指令，幫助學(xué)生快速構(gòu)建深度學(xué)習(xí)理論框架，理解深度學(xué)習(xí)知識邏輯。