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PaddlePaddle Fluid 1.5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。
電子書
電子書
電子書
電子書
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
電子書
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，IEEE Fellow
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。
電子書
全書從邏輯上共分3部分。第一部分由第1章和第2章組成，介紹深度學習的基礎(chǔ)理論、MindSpore總體架構(gòu)和編程基礎(chǔ)。第二部分由第3～8章組成，介紹MindSpore框架各子系統(tǒng)的具體情況，包括數(shù)據(jù)處理、算子、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型開發(fā)、數(shù)據(jù)可視化組件MindInsight、推理、以及移動端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章組成，介紹使用MindSpore框架開發(fā)和訓(xùn)練的經(jīng)典深度學
