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"深度學習"相關(guān)書籍
  • 于祥
  • 飛槳PaddlePaddle是百度推出的深度學習框架，不僅支撐了百度公司的很多業(yè)務(wù)和應(yīng)用，而且隨著其開源過程的推進，在其他行業(yè)得到普及和應(yīng)用。本書基于2019年7月4日發(fā)布的飛槳PaddlePaddleFluid1.5版本（后續(xù)版本會兼容舊版本），以真實案例介紹如何應(yīng)用飛槳PaddlePaddle解決主流的深度學習問題。本書適合對人工智能感興趣的學生、從事機器學習相關(guān)工作的讀者閱讀，尤其適合想要通過飛槳PaddlePaddle掌握深度學習應(yīng)用技術(shù)的研究者和從業(yè)者參考。本書包括以下內(nèi)容：●飛槳PaddlePaddle的核心設(shè)計思想；●PaddlePaddle在MNIST上進行手寫數(shù)字識別；●圖像分類網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)案例；●“天網(wǎng)”中目標檢測和像素級物體分割的實現(xiàn)；●NLP技術(shù)應(yīng)用案例：word2vec、情感分析、語義角色標注及機器翻譯；●Paddle-Mobile與Anakin框架等高級主題；●飛槳PaddlePaddle與TensorFlow、Caffe框架的常用層對比。
  • 戴亮
  • 一本書入門計算機視覺，將深度學習理論融入視覺識別案例，搭建理論與實踐的橋梁。
  • 葫蘆娃
  • 適讀人群：本書適合相關(guān)專業(yè)的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度，求職者快速復(fù)習和補充相關(guān)的深度學習知識，以及算法工程師作為工具書隨時參閱。此外，非相關(guān)專業(yè)、但對人工智能或深度學習感興趣的研究人員，也可以通過本書大致了解一些熱門的人工智能應(yīng)用、深度學習模型背后的核心算法及其思想。不可不讀的深度學習面試寶典《百面機器學習》姊妹篇。Hulu誠意出品，全面收錄135道算法面試題。一線大廠算法工程師合力創(chuàng)作，直擊面試要點。從算法與模型到多領(lǐng)域應(yīng)用，全方位解讀深度學習。誠意推薦吳軍/《浪潮之巔》《數(shù)學之美》作者華先勝/阿里巴巴達摩院人工智能中心主任，IEEEFellow李沐/AWS首席科學家，《動手學深度學習》作者孫茂松/清華大學人工智能研究院常務(wù)副院長本書適合相關(guān)專業(yè)的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度，求職者快速復(fù)習和補充相關(guān)的深度學習知識，以及算法工程師作為工具書隨時參閱。此外，非相關(guān)專業(yè)、但對人工智能或深度學習感興趣的研究人員，也可以通過本書大致了解一些熱門的人工智能應(yīng)用、深度學習模型背后的核心算法及其思想。
  • 陳仲銘
  • （1）大量圖例，簡單易懂。作者親自繪制了大量插圖，力求還原深度學習的算法思想，分解和剖析晦澀的算法，用圖例來表示復(fù)雜的問題。生動的圖例也能給讀者帶來閱讀樂趣，快樂地學習算法知識，體會深度學習的算法本質(zhì)。（2）簡化公式，生動比喻。深度學習和機器學習類的書中通常會有大量復(fù)雜冗長的算法公式，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，簡化相關(guān)公式，并加以生動的比喻進行解析。在啟發(fā)讀者的同時，鍛煉讀者分析問題和解決問題的能力。（3）算法原理，代碼實現(xiàn)。在介紹深度學習及相關(guān)算法的原理時，不僅給出了對應(yīng)的公式，還給出了實現(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，使得讀者對深度學習的算法實現(xiàn)更加具有親切感。（4）深入淺出，精心剖析。理解深度學習需要一定的機器學習知識，本書在D1章介紹了深度學習與機器學習的關(guān)系，并簡要介紹了機器學習的內(nèi)容。在內(nèi)容安排上，每章依次介紹模型框架的應(yīng)用場景、結(jié)構(gòu)和使用方式，最后通過真實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習的本質(zhì)。（5）入門實踐，案例重現(xiàn)。每一章最后的真實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。從簡單的背景知識出發(fā)，使用前文講解過的深度學習知識實現(xiàn)一個實際的工程項目。實踐可以用于及時檢驗讀者對所學知識的掌握程度，為讀者奠定深度學習的實踐基礎(chǔ)。將一本技術(shù)書籍寫得通俗易懂談何容易，但《深度學習原理與實踐》這本書確實做到了。書中對近年來火熱的深度學習理論知識進行簡單剖析，化繁為簡，沒有局限于坐而論道，而是將實例和數(shù)學理論相結(jié)合，讓讀者能夠快速理解各種模型并上手實踐，值得細讀。--唐春明　廣州大學數(shù)學與信息學科學院副院長本書從原理、方法、實踐這3個維度系統(tǒng)地介紹了深度學習的方方面面，內(nèi)容詳實，解讀清晰，細節(jié)與全貌兼顧，既適合初學者閱讀，也可以作為深入研究的參考用書。--楊剛　西安電子科技大學教授近年來出版的深度學習相關(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ANN、CNN、RNN等模型進行深入淺出的介紹，引入大量圖例和簡化后的公式，讓算法淺顯易懂。每一章的實踐內(nèi)容都給人驚喜，強烈推薦！--吳健之　騰訊音樂高級工程師作為產(chǎn)品經(jīng)理，我能看懂的深度學習書籍實在太少了。本書恰到好處，插圖豐富直觀，數(shù)學公式簡練，很喜歡此類風格的圖書，易懂好學。即使你不是程序員或算法專家，該書也值得一看！--張瑞　中軟國際高級產(chǎn)品經(jīng)理
  • 謝瓊
  • 本書基于使用Python語言的TensorFlow深度學習框架進行講解，幫助你快速入門。
  • 唐宇迪
  • 本書適合對人工智能、機器學習、數(shù)據(jù)分析等方向感興趣的初學者和愛好者。
  • 董亮
  • 機器學習基礎(chǔ)與高級內(nèi)容全面講解，實例豐富，易于學習鞏固。
  • 陳震
  • 本書分為三個部分。第一部分是原理篇，實現(xiàn)了MatrixSlow框架的核心基礎(chǔ)設(shè)施，并基于此講解了機器學習與深度學習的概念和原理。第二部分是模型篇，介紹了多種具有代表性的模型，包括邏輯回歸、多層全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、因子分解機、Wide&Deep、DeepFM、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這部分除了著重介紹這些模型的原理、結(jié)構(gòu)以及它們之間的聯(lián)系外，還用MatrixSlow框架搭建并訓(xùn)練它們以解決實際問題
  • [美]伊恩·古德費洛
  • 深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經(jīng)驗和理解世界。
  • 范東來
  • 在數(shù)字經(jīng)濟時代，數(shù)據(jù)是重要的資源要素；同時，新的數(shù)據(jù)又在源源不斷地產(chǎn)生，企業(yè)面臨的一個基本問題就是如何管理和利用這些數(shù)據(jù)，這對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法與分析框架提出了新的訴求和挑戰(zhàn)，也是全球業(yè)界與學界為關(guān)心的問題。為了滿足大數(shù)據(jù)時代對信息的快速處理的需求，一個分布式的開源計算框架ApacheSpark應(yīng)運而生。經(jīng)過十年的發(fā)展，Spark已經(jīng)成為目前大數(shù)據(jù)處理的標桿，在整個業(yè)界得到了廣泛的使用。對大數(shù)據(jù)工程師來說，用Spark構(gòu)建數(shù)據(jù)管道無疑是很好的選擇，而對數(shù)據(jù)科學家來說，Spark也是高效的數(shù)據(jù)探索工具。本書基于Spark發(fā)行版2.4.4寫作而成，包含大量的實例與一個完整項目，技術(shù)理論與實戰(zhàn)相結(jié)合，層次分明，循序漸進。本書不僅介紹了如何開發(fā)Spark應(yīng)用的基礎(chǔ)內(nèi)容，包括Spark架構(gòu)、Spark編程、SparkSQL、Spark調(diào)優(yōu)等，還探討了StructuredStreaming、Spark機器學習、Spark圖挖掘、Spark深度學習、Alluxio系統(tǒng)等高級主題，同時完整實現(xiàn)了一個企業(yè)背景調(diào)查系統(tǒng)，借鑒了數(shù)據(jù)湖與Lambda架構(gòu)的思想，涵蓋了批處理、流處理應(yīng)用開發(fā)，并加入了一些開源組件來滿足業(yè)務(wù)需求。學習該系統(tǒng)可以使讀者從實戰(zhàn)中鞏固所學，并將技術(shù)理論與應(yīng)用實戰(zhàn)融會貫通。本書適合準備學習Spark的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師，以及準備將Spark應(yīng)用到實際項目中的開發(fā)人員和管理人員閱讀，也適合計算機相關(guān)專業(yè)的高年級本科生和研究生學習和參考，對于具有一定的Spark使用經(jīng)驗并想進一步提升的數(shù)據(jù)科學從業(yè)者也是很好的參考資料。
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深度學習與飛槳PaddlePaddle Fluid實戰(zhàn) 電子書
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深度學習扛鼎之作《Python深度學習》姊妹篇，前端工程師不可錯過的AI入門書。
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《Python深度學習》以深度學習框架為基礎(chǔ)，介紹機器學習的基礎(chǔ)知識與常用方法，全面細致地提供了機器學習操作的原理及其在深度學習框架下的實踐步驟。全書共16章，分別介紹了深度學習基礎(chǔ)知識、深度學習框架及其對比、機器學習基礎(chǔ)知識、深度學習框架（以PyTorch為例）基礎(chǔ)、Logistic回歸、多層感知器、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與計算機視覺、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自然語言處理以及8個實戰(zhàn)案例。本書將理論與實踐緊密結(jié)合，相信
PyTorch深度學習實戰(zhàn) 電子書
1.PyTorch核心開發(fā)者教你使用PyTorch創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習系統(tǒng)的實用指南。2.詳細講解整個深度學習管道的關(guān)鍵實踐，包括PyTorch張量API、用Python加載數(shù)據(jù)、監(jiān)控訓(xùn)練以及對結(jié)果進行可視化。3.PyTorch核心知識+真實、完整的案例項目，快速提升讀者動手能力：a.全面掌握PyTorch相關(guān)的API的使用方法以及系統(tǒng)掌握深度學習的理論和方法；b.快速從零開始構(gòu)建一個真實示例：腫瘤圖像分類器；c.輕松學會使用PyTorch實現(xiàn)各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來解決具體的深度學習問題；d.章尾附有“練習題”，鞏固提升所學知識；更有配套的代碼文件可下載并動手實現(xiàn)。4.PyTorch聯(lián)合創(chuàng)作者SoumithChintala作序推薦！5.書中所有代碼都是基于Python3.6及以上的版本編寫的，提供源代碼下載。
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