深度学习
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作者(日)南野充则
出版社中国工人出版社
ISBN9787500875123
出版时间2021-01
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数160页
字数120千字
定价46元
货号SC:9787500875123
上书时间2024-09-16
商品详情
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主编推荐:
东京大学教授、日本深度学习协会理事长松尾丰隆重推荐！！图文并茂、四色印刷，深度学习不易理解的本质及实际应用一目了然。
内容简介:
“深度学习”被评价为未来时代的重要技术，但它本身非常复杂，除了这方面的专家，一般大众很难掌握。主要原因是我们很难以一种易于理解的方式来解释“深度学习”的机制。首先，为了理解“深度学习”并，且必须先了解诸如“神经网络”之类的算法。其次，在描述诸如“深度学习”和“神经网络”之类的算法时，通常要使用数学公式，因此若没有技术或数学背景，就会面临很多的理解障碍。实际上，一旦书中出现了公式，可能很多人都会把书合上。但是，“深度学习”未来将涉及所有行业。因此，即使不是专家，我们也需要知道它是什么以及它可以做什么。《未来IT图解：深度学习》一书分为三部分，通过大量插图详解深度学习的运作机制及实际案例。第一部分在介绍AI的历史和发展的同时，阐述深度学习。第二部分用事实例辅助说明深度学习的使用方式。第三部分将预测未来并总结深度学习主导下将会发生的情况。从何为深度学习到畅想深度学习带给我们的未来，本书讲述的重点内容——深度学习在各个经济领域的实际应用。深度学习技术通过人工智能的开发进化，可以使用于农业生产、工业制造，应对老龄化和新生儿减少的第三产业服务业，乃至进入家庭服务人类。
目录:
序章 001
深度学习推动世界 002
成为能在深度学习时代生存下来的人才！ 004
PART1
什么是深度学习？
01: 深度学习的现在与未来 002
02: 推导“正确答案”的搜索 006
03: 机器学习的结构与方法 008
04: 神经网络的种类与特征 012
05: 神经网络的学习方法 016
06: 自编码器的问世 022
07: 解决梯度消失、过拟合问题 024
08: CNN（卷积神经网络 030
09: RNN（循环神经网络） 036
10: 图像生成模型 040
11: 陆续实现实用化的深层强化学习模型 044
12: 各国围绕深度学习实用化的现状 048
13: 深度学习领域中领先世界的企业 050
总结 什么是深度学习？ 052
专栏 推动实现深度学习的硬件进步 054
PART2
深度学习的实用化
01: 深度学习的应用范围与分类 056
02: 次品检测 058
03: 外观检查 062
04: 自动捡料 064
05: 农业 066
06: 自动驾驶 068
07: 机器人出租车 070
08: 交通需求预测 072
09: 保护驾驶员 074
10: 诊断支持 076
11: 创制新药 080
12: 基因治疗 082
13: 护理教练与看护机器人 084
14: 裂纹、损伤检测
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