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为了构建稳健的深度学习系统，需要理解神经网络的工作原理以及如何训练CNN模型等知识。通过本书，你可以探索新开发的深度学习模型及其在各个领域的使用方法，以及基于应用领域的实现。 本书首先介绍构建模块和神经网络背后的数学知识，然后介绍CNN及其在计算机视觉领域的先进应用，以及在对象检测和图像分割中应用流行的CNN架构。还将介绍变分自编码器和GAN，以及如何使用神经网络来提取单词的复杂向量表示。在继续讨论各种类型的循环网络(如LSTM和GRU)之前，会介绍如何在没有RNN的情况下使用注意力机制处理序列数据。然后，介绍如何使用图神经网络处理结构化数据，以及如何使用元学习采用较少的训练样本来训练神经网络。后，了解如何将深度学习应用于自动驾驶汽车。 阅读本书，你将掌握关键的深度学习概念和深度学习模型在现实世界中的不同
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《Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》是一本基于Python语言的金融大数据风控建模入门读物。书中结合人工智能领域流行的机器学习算法进行信用评分卡模型构建，从而解决金融领域核心的风险控制问题。 《Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习》共19章，分为4篇。第1篇“智能风控背景”，旨在由浅入深地代领读者走进金融科技领域，带领他们了解智能风控的相关知识，并全面、系统地认识评分卡；第2篇“评分卡理论与实战基础”，围绕评分卡构建的完整流程，向读者一一讲述每个环节的理论知识，并进行代码实践，帮助读者获得从0到1构建评分卡模型的工程能力；第3篇“评分卡理论与实战进阶”，旨在从建模中可能遇到的问题出发，提供一些解决问题或提升模型效果的思路，使建立的评分卡具有更好的业务适应能力及预测能力；第4篇“Lending
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