中国工信出版集团 电子工业出版社

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《深度学习理论与实战：基础篇》不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的最小知识量；不仅有针对相关理论的深入解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。 《深度学习理论与实战：基础篇》希望同时兼顾理论和实战，使读者既能深入理解理论知识，又能把理论知识用于实战，因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现，读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码，从而可以更加深刻地理解理论知识。 回顾人工智能几十年经历过的起起落落，希望对人工智能及深度学习感兴趣的读者通过本书的学习能够更加理性、更加全面地看待这个行业，理解人工智能尤其是深度学习的原理并应用，根据当前的技术现状合理地应用深度学习去改变人们的工作、生活和学习。