《Python深度学习:基于PyTorch》 (1)核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。 (2)作者团队之前还著有《深入理解Spark机器学习》、《Python深度学习:基于TensorFlow》、《自己动手做大数据系统》等畅销书。 (3)本书是《Python深度学习:基于TensorFlow》的姊妹篇。 (4)本书从工具使用、技术原理、算法实现、工程实践等维度全面、系统讲解了深度学习。 (5)本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。 《Python深度学习:基于TensorFlow》 (1)4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累,经验丰富; (2)从Python和数学基础,到机器学习和TensorFlow理论,再到深度学习的应用和扩展,为深度学习提供
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(1)作者经验丰富:核心作者在大数据和人工智能领域有着超过20年的工作经验,实战经验非常丰富,其他几位作者也在大数据和人工智能领域颇有造诣。(2)畅销书全面升级:第1版销量和口碑俱佳,是深度学习领域的畅销书,第2版根据PyTorch新版本升级,技术性、实战性、针对性、易读性进一步提升。(3)PyTorch领域事实标准:因为内容扎实、可读性强,第1版被读者誉为PyTorch领域的标准著作,是读者的。(4)深度学习双子星:本书是《Python深度学习:基于TensorFlow(第2版)》的姊妹篇,这两本书均是深度学习领域的畅销书。(5)精心谋划、通俗易懂:本书在内容的选择、安排和表现形式上精心谋划,目的是确保高质量内容的同时,让深度学习的学习门槛大大降低。
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本书共22章,分为三个部分。部分(第~5章)为Python及应用数学基础部分,介绍Python和TensorFlow的基石Numpy,深度学习框架的鼻祖Theano,以及机器学习、深度学习算法应用数学基础等内容。第二部分(第6~20章)为深度学习理论与应用部分,介绍机器学习的经典理论和算法,深度学习理论及方法,TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用、TensorFlow基础、TensorFlow的一些新API,深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例,TensorFlow的封装,TensorFlow综合实战案例等内容。第三部分(第2~22章)为扩展部分,介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。
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