深度学习——理论、方法与PyTorch实践(9787302568483,086133-01)

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课程介绍

本书深入浅出讲解深度学习,对复杂的深挖其本质,让其简单化;对简单的深挖其联系,让其丰富化。从理论知识到实战项目,内容翔实。

本书分为两篇,基础篇主要讲解深度学习的理论,实战篇是代码实践及应用。基础篇(第1~13章)包括由传统机器学习到深度学习的过度、图像分类的数据驱动的方法、Softmax损失函数、优化方法与梯度、卷积神经网络的各种概念、卷积过程、卷积神经网络各种训练技巧、梯度反传、各种卷积网络架构、RNN递归神经网络和序列模型、基于DL的语言模型、生成模型、生成对抗网络等;实战篇(第14~19章)包括应用卷积神经网络进行图像分类、各种网络架构、网络各层可视化、猫狗图像识别、文本分类、GAN图像生成等。

本书适合人工智能专业的本科生、研究生,想转型人工智能的IT从业者,以及想从零开始了解并学习深度学习的读者阅读。

课程目标
适合人群