深度学习模型与算法基础

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作者编者:许庆阳//宋勇//张承进|责编:刘杨

出版社清华大学出版社

ISBN9787302651079

出版时间2023-12

装帧平装

纸张胶版纸

定价55元

货号ZJ:9787302651079

上书时间2024-09-18

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商品描述: 内容简介:
随着我国逐步由信息化社会向智能化社会发展，人工智能技术作为智能社会的重要组成部分，备受关注。从智能语音助手到自动驾驶汽车，从智能医疗到智能家居，人工智能技术正在改变着我们的生活方式。深度学习方法作为实现人工智能的重要手段，无论在图像理解、语音识别、自然语言处理等领域都展现出了超越传统算法的实力。因此，人工智能、机器人工程、智能科学与技术等新工科专业将其列为必修课程，以便学生们能够掌握到这一前沿技术的核心知识和技能。而自动化、计算机科学与技术等传统专业也将其列为专业选修课程，以便学生们能够扩展自己的知识领域和提升自身的竞争力。
本书是一本全面介绍深度学习常见理论模型与算法的教材，涵盖了深度学习的发展历程、基础理论、核心算法、应用领域以及相关工具。通过对常见的深度学习模型进行剖析，阐述神经网络前向计算中的数据转换原理，并细致地推导和分析了神经网络参数学习方法，从而使学生能够充分地理解神经网络的工作原理以及网络架构设计思路，以便学生在以后的科研和工作过程中，能够进行自主架构的设计，提升我国的自主创新能力。

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