數(shù)學(xué)基礎(chǔ)：從歷年數(shù)學(xué)建模競(jìng)賽入手，解讀人工智能中的數(shù)學(xué)方法。 編程實(shí)踐：100余個(gè)代碼實(shí)例，全面講解網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與數(shù)據(jù)分析等內(nèi)容。 算法應(yīng)用：實(shí)戰(zhàn)案例輔以豐富圖解，詳盡分析人工智能算法特性及其應(yīng)用場(chǎng)景。

本書的編程語(yǔ)言以MATLAB為主，分別從學(xué)習(xí)方式和理論知識(shí)兩個(gè)方面來對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)（實(shí)現(xiàn)人工智能的方法）的算法進(jìn)行分類介紹。通過閱讀本書，讀者可以對(duì)人工智能的子集——機(jī)器學(xué)習(xí)形成一個(gè)系統(tǒng)、全面、完整的認(rèn)識(shí)，并且在今后的研究工作中逐步拓展，*終形成自己的體系。全書共6篇，分別為特征處理算法、分類和聚類算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、優(yōu)化算法、基于不同數(shù)學(xué)思想的算法以及集成算法，每一篇都對(duì)該類別中常見算法的思想、流程

本書從概念和數(shù)學(xué)原理上對(duì)人工智能所涉及的數(shù)據(jù)處理常用算法、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、深度學(xué)習(xí)等幾個(gè)主要方面進(jìn)行了闡述，并以Python為主要工具進(jìn)行了相應(yīng)的編程實(shí)踐，以使讀者對(duì)人工智能相關(guān)技術(shù)有更直觀和深入的理解。此外，本書還用幾個(gè)獨(dú)立的章節(jié)從原理和實(shí)踐上介紹了量子計(jì)算、區(qū)塊鏈技術(shù)、并行計(jì)算、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等與人工智能密切相關(guān)的前沿技術(shù)。

（1）大量圖例，簡(jiǎn)單易懂。作者親自繪制了大量插圖，力求還原深度學(xué)習(xí)的算法思想，分解和剖析晦澀的算法，用圖例來表示復(fù)雜的問題。生動(dòng)的圖例也能給讀者帶來閱讀樂趣，快樂地學(xué)習(xí)算法知識(shí)，體會(huì)深度學(xué)習(xí)的算法本質(zhì)。 （2）簡(jiǎn)化公式，生動(dòng)比喻。深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)類的書中通常會(huì)有大量復(fù)雜冗長(zhǎng)的算法公式，為了避免出現(xiàn)讀者讀不懂的情況，本書盡可能地統(tǒng)一了公式和符號(hào)，簡(jiǎn)化相關(guān)公式，并加以生動(dòng)的比喻進(jìn)行解析。在啟發(fā)讀者的同時(shí)，鍛煉讀者分析問題和解決問題的能力。 （3）算法原理，代碼實(shí)現(xiàn)。在介紹深度學(xué)習(xí)及相關(guān)算法的原理時(shí)，不僅給出了對(duì)應(yīng)的公式，還給出了實(shí)現(xiàn)和求解公式的代碼，讓讀者明確該算法的作用、輸入和輸出。原理與代碼相結(jié)合，使得讀者對(duì)深度學(xué)習(xí)的算法實(shí)現(xiàn)更加具有親切感。 （4）深入淺出，精心剖析。理解深度學(xué)習(xí)需要一定的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)，本書在D1章介紹了深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系，并簡(jiǎn)要介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的內(nèi)容。在內(nèi)容安排上，每章依次介紹模型框架的應(yīng)用場(chǎng)景、結(jié)構(gòu)和使用方式，最后通過真實(shí)的案例去全面分析該模型結(jié)構(gòu)。目的是讓讀者可以抓住深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)。 （5）入門實(shí)踐，案例重現(xiàn)。每一章最后的真實(shí)案例不是直接堆砌代碼，而是講解使用該算法模型的原因和好處。從簡(jiǎn)單的背景知識(shí)出發(fā)，使用前文講解過的深度學(xué)習(xí)知識(shí)實(shí)現(xiàn)一個(gè)實(shí)際的工程項(xiàng)目。實(shí)踐可以用于及時(shí)檢驗(yàn)讀者對(duì)所學(xué)知識(shí)的掌握程度，為讀者奠定深度學(xué)習(xí)的實(shí)踐基礎(chǔ)。 將一本技術(shù)書籍寫得通俗易懂談何容易，但《深度學(xué)習(xí)原理與實(shí)踐》這本書確實(shí)做到了。書中對(duì)近年來火熱的深度學(xué)習(xí)理論知識(shí)進(jìn)行簡(jiǎn)單剖析，化繁為簡(jiǎn)，沒有局限于坐而論道，而是將實(shí)例和數(shù)學(xué)理論相結(jié)合，讓讀者能夠快速理解各種模型并上手實(shí)踐，值得細(xì)讀。 --唐春明　廣州大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)科學(xué)院副院長(zhǎng) 本書從原理、方法、實(shí)踐這 3 個(gè)維度系統(tǒng)地介紹了深度學(xué)習(xí)的方方面面，內(nèi)容詳實(shí)，解讀清晰，細(xì)節(jié)與全貌兼顧，既適合初學(xué)者閱讀，也可以作為深入研究的參考用書。 --楊剛　西安電子科技大學(xué)教授 近年來出版的深度學(xué)習(xí)相關(guān)圖書中，本書是我見過非常有指導(dǎo)意義的中文書籍之一。本書對(duì) ANN、CNN、RNN 等模型進(jìn)行深入淺出的介紹，引入大量圖例和簡(jiǎn)化后的公式，讓算法淺顯易懂。每一章的實(shí)踐內(nèi)容都給人驚喜，強(qiáng)烈推薦！ --吳健之　騰訊音樂高級(jí)工程師 作為產(chǎn)品經(jīng)理，我能看懂的深度學(xué)習(xí)書籍實(shí)在太少了。本書恰到好處，插圖豐富直觀，數(shù)學(xué)公式簡(jiǎn)練，很喜歡此類風(fēng)格的圖書，易懂好學(xué)。即使你不是程序員或算法專家，該書也值得一看！ --張瑞　中軟國(guó)際高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理

本書可作為青少年AI啟蒙讀物。

一本包含全部代碼的參考書 零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 基于NumPy的Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 本書用極少的數(shù)學(xué)知識(shí)，深入淺出地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概念以及實(shí)踐中特別重要的數(shù)據(jù)預(yù)處理。書中沒有借助深度學(xué)習(xí)庫(kù)，完全使用Python語(yǔ)言基于NumPy庫(kù)實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并給出了全部代碼。為了方便讀者理解深度學(xué)習(xí)和更好地使用深度學(xué)習(xí)庫(kù)，如TensorFlow，書中特別對(duì)誤差反向傳播算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化方法進(jìn)行了深入分析。在此基礎(chǔ)上，本書進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了經(jīng)典的VGG網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)端MobileNetV2網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)介紹了GoogLeNet、ResNet和SENet。