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  • 3册深度学+动手学强化学+动手学深度学 pytorch版 编程语言 [美]ian goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]yoshua bengio（约书亚·本吉奥）、[加]aaro 新华正版
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3册深度学+动手学强化学+动手学深度学 pytorch版 编程语言 [美]ian goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]yoshua bengio（约书亚·本吉奥）、[加]aaro 新华正版

编程语言 新华书店全新正版书籍 支持7天无理由

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作者[美]ian goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]yoshua bengio（约书亚·本吉奥）、[加]aaro

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115461476

出版时间2017-07

版次1

装帧其他

开本其他

页数500页

字数805千字

定价367.7元

货号xhwx_1203006603

上书时间2023-09-28

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品相描述：全新
正版特价新书
商品描述
主编：

深度学ai！深度学领域奠基的经典书！长期位居美国ai和机器学类图书！所有数据科学家和机器学从业者的阅读图书！特斯拉ceo埃隆马斯克等外众多！深度学是机器学的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学领域的许多主题。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学中的相关内容。同时，它还介绍了界中实践者用到的深度学技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算、卷积网络、序列建模和实践方等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线因子模型、自编码器、表示学、结构化概率模型、蒙特卡罗方、配分函数、近似推断以及深度生成模型。深度学这本书既可以被本科生或用于规划其学术界或界生涯，也适用于希望在各种产品或台上开始使用深度学技术的软件工程师。作者在本书的配套上为读者和教师提供了补充资料。中文版读者可以访问邮电出版社异步社区.epubit..获取相关信息。封面特：由艺术家danielambrosi提供的公园杜鹃花步道梦幻景观。在ambrosi的亿级像素全景图上，应用josephsmarr（google）和chirslamb（nvidia）修改后的googledeepdream开源程序，创造了danielambrosi的“幻景”。动手学强化学名家作品：上海交通大学acm班创始人俞勇教授、博士生导师张伟楠副教授、apex实验室博士生沈键编写；理论扎实：基于上交大acm班的人工智能专业课程构建强化学的学体系；配套资源丰富：在线代码运行环境在线视频课程在线讨论区在线题配套课件；多位业内大咖力荐：字节跳动人工智能实验室监李航、1986年图灵奖得主johnhopcroft、北京大学数学科学学院统计学教授张志华、伦敦大学学院计算机科学系讲席教授汪军、科学家、动手学深度学作者李沐动手学深度学pytorch版深度学领域重磅作品动手学深度学重磅推出pytorch版本；李沐、阿斯顿张等大咖作者强强联合，精心编撰；全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学ppt、题，方便教师授课与学生自学；能运行、可讨论的深度学入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。

目录：

《深度学》
《动手学强化学》
《动手学深度学 pytorch版》
【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！

内容简介：

深度学深度学由全球知名的三位专家iangoodfellow、yoshuabengio和aaroncourville撰写，是深度学领域奠基的经典教材。全书的内容包括3个部分：部分介绍基本的数学工具和机器学的概念，它们是深度学的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学方和技术；第3部分讨论某些具有前瞻的方向和想，它们被公认为是深度学未来的研究重点。深度学适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或，以及不具有机器学或统计背景、但是想要快速补充深度学知识，以便在实际产品或台中应用的软件工程师。动手学强化学本书系统地介绍了强化学的和实现，是一本理论扎实、落地强的图书。本书包含3个部分：部分为强化学基础，讲解强化学的基础概念和表格型强化学方；第二部分为强化学，讨论深度强化学的思维方式、深度价值函数和深度策略学方；第三部分为强化学前沿，介绍学术界在深度强化学领域的主要关注方向和前沿算。同时，本书提供配套的线上代码实践台，展示源码的编写和运行过程，让读者进一步掌握强化学算的运行机制。本书理论与实践并重，在介绍强化学理论的同时，辅之以线上代码实践台，帮助读者通过实践加深对理论的理解。本书适合对强化学感兴趣的高校学生、教师，以及相关行业的开发和研究人员阅读、实践。动手学深度学pytorch版本书是动手学深度学的重磅升级版本，选用经典的pytorch深度学框架，旨在向读者交付更为便捷的有关深度学的交互式学体验。本书重新修订动手学深度学的所有内容，并针对技术的发展，新增注意力机制、预训练等内容。本书包含15章，部分介绍深度学的基础知识和预备知识，并由线模型引出简单的神经网络——多层感知机；第二部分阐述深度学计算的关键组件、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等大多数现代深度学应用背后的基本工具；第三部分讨论深度学中常用的优化算和影响深度学计算能的重要因素，并分别列举深度学在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。本书同时覆盖深度学的方和实践，主要面向在校大学生、技术人员和研究人员。阅读本书需要读者了解基本的python编程知识及预备知识中描述的线代数、微分和概率等基础知识。

作者简介：

深度学作者简介：iangoodfellow，谷歌公司（google）研究科学家，2014年蒙特利尔大学机器学博士。他的研究兴趣涵盖大多数深度学主题，特别是生成模型以及机器学的安全和隐私。他在研究对抗样本方面是一位有影响力的早期研究者，他发明了生成式对抗网络，在深度学领域贡献很好。yoshuabengio，2018年图灵奖得主，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系（diro）教授，蒙特利尔学算研究所（mila）负责人，cifar项目的共同负责人，加拿大统计学算研究。yoshuabengio的主要研究目标是了解产生智力的学原则。他还教授“机器学”课程（ift6266），并培养了一大批和博士后。aaroncourville，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系的助理教授，也是lisa实验室的成员。目前他的研究兴趣集中在发展深度学模型和方，特别是开发概率模型和新颖的推断方。aaroncourville主要专注于计算机视觉应用，在其他领域，如自然语言处理、音频信号处理、语音理解和其他ai相关任务方面也有所研究。中文版审校者简介张志华，北京大学数学科学学院统计学教授，北京大学大数据研究中心和北京大数据研究院数据科学教授，主要从事机器学和应用统计学的教学与研究工作。译者简介赵申剑，上海交通大学计算机系硕士，研究方向为数值优化和自然语言处理。黎彧君，上海交通大学计算机系博士，研究方向为数值优化和强化学。符天凡，上海交通大学计算机系硕士，研究方向为贝叶斯推断。李凯，上海交通大学计算机系博士，研究方向为博弈论和强化学。动手学深度学pytorch版作者简介：阿斯顿张（astonzhang），科学家，美国伊利诺伊大学香槟分校计算机科学博士，统计学和计算机科学双硕士。他专注于机器学和自然语言处理的研究，荣获深度学国际学术会议iclr杰出奖、acmubip杰出奖以及acmsensys奖提名。他担任过emnlp领域和aaai程序委员。扎卡里c.立顿（zacharyc.lipton），美国卡内基梅隆大学机器学和运筹学助理教授，并在海因茨公共政策学院以及软件和社会系统系担任礼节任命。他着近似正确机器智能（acmi）实验室，研究涉及核心机器学方、其社会影响以及包括临床医学和自然语言处理在内的各种应用领域。他目前的研究重点包括处理各种因果结构下分布变化的稳健和自适应算、预测为决策提供信息（包括应对已部署模型的战略响应）、医学诊断和预后预测、算公和可解释的基础。他是“appromatelycorrect”博客的创始人，也是讽刺漫画“superheroesofdeeplearning”的合著者。李沐（muli），首席科学家（seniorprincipalscientist），美国加利福尼亚大学伯克利分校、斯坦福大学客座助理教授，美国卡内基梅隆大学计算机系博士。他曾任机器学创业公司marianaslabs的cto和百度深度学研究院的主任研发架构师。他专注于机器学系统和机器学算的研究。他在理论与应用、机器学与作系统等多个领域的学术会议上发表过，被引用上万次。亚历山大j.斯莫拉(alexanderj.smola)，副裁/杰出科学家，德国柏林大学计算机科学博士。他曾在澳大利亚国立大学、美国加利福尼亚大学伯克利分校和卡内基梅隆大学任教。他发表过超过300篇学术，并著有5本书，其及书被引用超过15万次。他的研究兴趣包括深度学、贝叶斯非参数、核方、统计建模和可扩展算。译者简介：何孝霆（aotinghe），应用科学家，学院软件工程硕士。他专注于对深度学的研究，特别是自然语言处理的应用（包括语言模型、aio、ocr），相关工作落地于众多企业。他担任过acl、emnlp、naacl、eacl等学术会议的程序委员或审稿人。瑞潮儿胡（rachelhu），应用科学家，美国加利福尼亚大学伯克利分校统计学硕士，加拿大滑铁卢大学数学学士。她致力于将机器学应用于现实世界的产品。她也是人工智能团队的讲师，教授自然语言处理、计算机视觉和机器学商业应用等课程。她已向累计1000余名工程师教授机器学，其公开课程视频在youtube和哔哩哔哩上广受。

精彩书评：

深度学深度学由该领域的三位专家撰写，是目前该领域专享的综合图书。它为正在进入该领域的软件工程师和学生提供了广泛的视角和基础的数学知识，同时也可以为研究者提供参。——，openai联合，特斯拉和spacex共同创始人兼首席执行官这是深度学的教科书，由该领域的主要贡献者撰写。此书内容非常清晰、全面并且。阅读这本书，你可以知道深度学的由来、它的好处以及它的未来。——geoffreyhinton，多伦多大学荣誉退休教授，google杰出研究科学家近十年以来，深度学成为了风靡全球的技术。学生、从业人员和教师都需要这样一本包含基本概念、实践方和研究课题的教科书。这是深度学领域本综合的教科书，由几位拥有创意和多产的研究人员撰写。这本书将成为经典。——yannlecun，facebook人工智能研究院院长，纽约大学计算机科学、数据科学与神经科学教授深度学的中文译本忠实客观地表述了英文原稿的内容。本书三位共同作者是一个老中青三代结合的整体，既有深度学领域的奠基人，也有处于涯中期的领域中坚，更有领域里涌现的新星。所以书作结构行文很好地虑到了处于涯各个不同阶段的学生和研究人员的需求，是一本非常好的关于深度学的教科书。深度学在学术界和产业界都取得了极大的成功，但诚如本书作者所说，深度学是创建人工智能系统的一个重要的方，但不是的方。期望在人工智能领域有所作为的研究人员，更可以通过本书充分思深度学和传统机器学和人工智能算的联系和区别，共同推进本领域的发展。——微软研究院首席研究员华刚博士这是一本还在写作阶段被开发、研究，工程人员极大关注的深度学教科书。它的出版表明我们进入了一个系统化理解和组织深度学框架的新时代。这本书从浅入深介绍了基本数学、机器学经验，以及现阶段深度学的理论和发展。它能帮助ai技术爱好者和从业人员在三位专家学者的思维带领下全方位了解深度学。——腾讯优图杰出科学家、中文大学教授贾佳亚深度学代表了我们这个时代的人工智能技术。这部由该领域的几位学者goodfellow、bengio、courville撰写的题为深度学的著作，涵盖了深度学的基础与应用、理论与实践等各个方面的主要技术，观点鲜明，论述深刻，讲解详尽，内容充实。相信这是每一位关注深度学人士的阅读书目和宝典。感谢张志华教授等的辛勤审校，使这部大作能够这么快与中文读者见面。——华为诺亚方舟实验室主任，北京大学、大学客座教授，ieeefellow李航从基础前馈神经网络到深度生成模型，从数学模型到很好实践，此书覆盖深度学的各个方面。深度学是当下适合的入门书籍，强烈给此领域的研究者和从业人员。——主任科学家、apachemx发起人之一李沐出自三位深度学前沿学者的教科书要在案前放一本。本书的第二部分是精华，对深度学的基本技术进行了深入浅出的精彩阐述。——res作者之一、face首席科学家孙剑过去十年里，深度学的广泛应用开创了人工智能的新时代。这本教材是深度学领域有重要影响的几位学者共同撰写的。它涵盖了深度学的主要方向，为想进入该领域的研究人员、工程师以及初学者提供了一本很好的系统教材。——中文大学信息工程系主任汤晓鸥教授ai！此书是所有数据科学家和机器学从业者要在这个快速增长的下一代技术领域立足的阅读书籍。——danield.gutierrez，知名媒体机构insidebigdata这是一本教科书，又不只是一本教科书。任何对深度学感兴趣的读者，本书在很长一段时间里，都将是你能获得的全面系统的资料，以及思并真正推进深度学产业应用、构建智能化社会框架的不错理论起点。——新智元创始人兼ceo杨静动手学强化学本书系统地介绍了强化学的基本技术，能够帮助读者学强化学的基本概念及其代表方，并涉及模仿学、多智能体强化学等前沿技术。作者搭建了与本书内容配套的在线实践学台，读者能够在线运行代码并与同行交流、讨论，加强对强化学技术的理解和掌握。本书凝结了强化学领域的知识精华，是人工智能算工程师的好书。——李航字节跳动人工智能实验室监本书的一个重要特点是实现了理论与代码的有机结合，学生在学强化学的主要概念时，可以方便地使用这些代码。本书得到了上海交通大学学生的广泛。——johnhopcroft1986年acm图灵奖得主、上海交通大学校长特别顾问强化学对初学者来说有较高的学门槛，容易让人却步。本书给出了各个算的可执行代码，帮助读者快速上手尝试，拉近了讲授内容与读者的距离，是入门强化学的参教材。——俞扬大学人工智能学院教授本书源自上海交通大学acm班的人工智能专业课程。上海交通大学acm班创始人俞勇教授及其团队将其在人工智能领域多年深耕的成果汇集成书，并精心开发了满足年轻人才学需求的多种学资源，将理论知识、在线代码、项目实训有机融合，能够帮助读者从零搭建起强化学的理论与工程体系。本书真正从社会需求出发，为人工智能领域相关专业的人才培养提供了非常有价值的参，也为高校学生和行业从业人员深入研究、创新强化学技术指明了路径。——张志华北京大学数学科学学院统计学教授在几次举办rlchina强化学暑期夏令营的过程中，我感受到中国学生对强化学这一学科的学热情十分高涨，每次活动的参与人数都过万。但是，目前中国在强化学领域的专业源紧缺，导致学生对强化学理论知识的掌握不够到位；强化学实验室资源不足，学生在实验过程中容易遇到各种难以解决的问题，但缺少有效提升实验效率的标程或沟通渠道。本书可以让学生在理论学与代码实践之间无缝衔接，这很好地解决了学和研究强化学的痛点。在此将本书给每一位学和研究强化学的学生和教师。——汪军伦敦大学学院计算机科学系讲席教授强化学是来的热门方向，突破方和亮眼应用频出。本书将理论与实践相结合，既讲解了算，又展示了代码实现，是一本的强化学教科书，强烈！——李沐科学家

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