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适读人群 :对机器学习、深度学习感兴趣的高校学生及在职人员。 对Python、PyTorch、TensorFlow等感兴趣,并希望进一步提升的高校学生及在职人员。 (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。
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适读人群 :?对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等?科研院所的研究人员?其他深度学习爱好者,如产品经理、投资人等 (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,为深度学习提供全栈式内容解决方案; (3)包含大量实战案例和综合性项目案例; (4)图形化的表达方式,降低读者学习门槛。
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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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