深度学习原理与PyTorch实战（第2版）

◎ 编辑推荐 ☆ 基于PyTorch最新版本，涵盖深度学习基础知识和前沿技术 ☆ 由浅入深，通俗易懂，适合初学者，真正的深度学习入门书 ☆ 实战案例丰富有趣，深度学习原理与具体的操作流程相结合 ☆ 新增了Transformer、BERT、图神经网络等热门技术的讲解 ☆ 配有源代码、视频课程和导学视频，让学习更直观、更有效 ◎ 内容简介 本书是一本系统介绍深度学习技术及开源框架PyTorch的入门书。书中通过大量案例介绍了PyTorch的使用方法、神经网络的搭建、常用神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络）的实现，以及实用的深度学习技术，包括迁移学习、对抗生成学习、深度强化学习、图神经网络等。读者通过阅读本书，可以学会构造一个图像识别器，生成逼真的图像，让机器理解单词与文本，让机器作曲，教会机器玩游戏，还可以实现一个简单的机器翻译系统。 第2版基于PyTorch 1.6.0，对全书代码进行了全面更新，同时增加了Transformer、BERT、图神经网络等热门深度学习技术的讲解，更具实用性和时效性。 ◎ 名人推荐 “本书是新一代学习范式(案例驱动、强调交互式和快速反馈)的成功尝试，它满足理想教材的三大点。首先是有趣，用生动有趣的例子代替抽象枯燥的公式，深入讲解与代码示例有机结合；其次是实用，让你学完就可以上手做实际项目；覆盖了人工智能和深度学习领域的基础知识和前沿进展。 有了这本书，学习深度学习不必是悬梁刺骨，而是一段愉快的旅程。 ——肖达，北京邮电大学讲师、彩云科技首席科学家、集智科学家 “这本书紧跟业界潮流，将人工智能科普带入了后AlphaGo时代:游戏飞鸟、自动作曲、语义星空....涵盖了深度学习领域的主流玩法。书中既有清晰易懂的知识讲解，让你打好理论基础，又有详细的代码展示，手把手地教你做实际项目。这是一本揭示深度学习的秘籍！” ——袁行远，彩云科技CEO、创始人 “以2011年AlexNet赢得ImageNet竞赛为起始点，深度学习迅速席卷了整个人工智能领域，但当前出版的有关深度学习的书大多偏重理论。这本书注重理论和实践的紧密结合，读者可以在了解深度学习原理之后，立刻跟随书中的代码动手实践，加深理解。如果想要追上人工智能的浪潮，这本书是一个不错的开始。” ——鲍捷，文因互联CEO、联合创始人 “本书寓教于乐，精心设计的实战案例和循序渐进的学习方式都令人耳目一新。先从实战项目出发，然后引入理论讲解，最后深入剖析工作原理，环环相扣，引人入胜。期待看到PyTorch之火的燎原之势。” ——高文超，微软研究院软件开发工程师

推荐序 前言 作者简介 第 1 章 深度学习简介 第 2 章 PyTorch简介 第 3 章 单车预测器——你的第 一个神经网络 第 4 章 机器也懂感情——中文情绪分类器 第 5 章 手写数字识别器——认识卷积神经网络 第 6 章 手写数字加法机——迁移学习 第 7 章 你自己的Prisma——图像风格迁移 第 8 章 人工智能造假术——图像生成与对抗学习 第 9 章 词汇的星空——神经语言模型与Word2Vec 第 10 章 深度网络 LSTM作曲机——序列生成模型 第 11 章 神经机器翻译机——端到端机器翻译 第 12 章 更强的机器翻译模型——Transformer 第 13 章 学习跨任务的语言知识——预训练语言模型 第 14 章 人体姿态识别——图网络模型 第 15 章 AI游戏高手——深度强化学习

集智俱乐部（Swarma Club） 成立于2003年，是一个从事学术研究、享受科学乐趣的探索者团体，也是国内最早研究人工智能、复杂系统的科学社区之一，倡导以平等开放的态度、科学实证的精神，进行跨学科的研究与交流，力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”。目前已出版著作有《科学的极致：漫谈人工智能》《走近2050：注意力、互联网与人工智能》《NetLogo多主体建模入门》，译作有《深度思考：人工智能的终点与人类创造力的起点》。

暂无其它内容！

暂时还没有人为这本书评论！