深度学习原理与PyTorch实战
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作者张伟振
出版社清华大学出版社有限公司
ISBN9787302576860
出版时间2020-07
装帧平装
开本16开
定价69元
货号11070665
上书时间2024-09-19
商品详情
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作者简介
张伟振，主要从事系统架构设计、深度学习在计算机视觉任务中的应用方面的研究，在计算机图形学、大型软件架构设计、后台开发、桌面应用、游戏、Web应用等领域亦有较丰富经验。
目录
第1章人工智能的新篇章
1.1引言
1.2 过去人工智能的困境
1.3 神经网络
1.4 我们都是炼丹师
1.5 深度监督学习三部曲
1.6深度学习框架
第2章 Python基础
2.1 Python简介
2.2 Python HelloWorld
2.3 Python基本语法
2.4 标准库
2.5 Python面向对象
2.6 包和模块
2.7 开发环境
第3章实用数学
3.1 线性代数
3.2 高等数学
第4章深度学习原理和PyTorch基础
4.1 深度学习三部曲
4.2 PyTorch基础
4.3 神经网络的调优
第5章卷积神经网络
5.1 卷积
5.2卷积神经网络
5.3目标检测
5.4 实用工具
第6章序列模型
6.1 循环神经网络
6.2 自然语言处理
第7章算法基础
7.1 递归
7.2 动态规划
7.3 栈和队列
7.4 树
7.5 图
第8章 C++基础
8.1 C++ HelloWorld
8.2 C++ 语法基础
8.3 函数
8.4 数组
8.5 类和对象
8.6 指针和引用
8.7 C++进阶知识
第9章自研深度学习框架
9.1 数据结构
9.2 构建计算图
9.3 并行计算
第10章无监督学习
10.1 生成对抗网络
10.2 强化学习
第11章案例游戏AI
11.1 构建模型
11.2 准备训练数据
11.3 Web应用开发入门
内容摘要
本书按照从理论到实践，从实践到创造的顺序讲解深度学习领域的知识与技术，代码翔实，公式简单易懂。本书章介绍深度学习的概念和目前的形势，第2章介绍Python编程语言基础，第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题，第4章讲解深度学习的基本原理与PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章详细讲述经典网络结构CNN和RCNN，第7~9章介绍自研深度学习框架，并详细讨论之前忽略的深度学习底层实现上的算法和细节，0章介绍目前机器学习的前沿——无监督学习，1章主要讲解深度学习模型以Web应用形式部署的技术。本书适合有高等数学基础、希望了解深度学习领域知识和技术的初学者阅读，也可作为相关培训机构的参考用书。
主编推荐
"深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域，本书系统讲述深度学习的原理及应用，并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目，内容翔实。 ★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导，本书在推导公式之前详细讲解前置知识，助力读者更好地理解理论知识。 ★详略得当 本书在重点难点出配有视频讲解，扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解；相关知识领域，例如CUDA，本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用，帮助读者多方面地了解深度学习这个领域。 ★深入浅出 深入计算机硬件，给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码，带领读者一起思考和实现理论。"
精彩内容
本书按照从理论到实践，从实践到创造的顺序讲解深度学习领域的知识与技术，代码翔实，公式简单易懂。 本书第1章介绍深度学习的概念和目前的形势，第2章介绍Python编程语言基础，第3章使用Python语言计算极限、导数、级数等数学问题，第4章讲解深度学习的基本原理与PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章详细讲述经典网络结构CNN和RCNN，第7~9章介绍自研深度学习框架，并详细讨论之前忽略的深度学习底层实现上的算法和细节，第10章介绍目前机器学习的前沿无监督学习，第11章主要讲解深度学习模型以Web应用形式部署的技术。 本书适合有高等数学基础、希望了解深度学习领域知识和技术的初学者阅读，也可作为相关培训机构的参考用书。
媒体评论
深度学习及神经网络算法涵盖较广的计算机和数学领域，本书系统讲述深度学习的原理及应用，并介绍目前流行的深度学习框架PyTorch。从理论知识到实战项目，内容翔实。
★通俗易懂 深度学习需要一些公式推导，本书在推导公式之前详细讲解前置知识，助力读者更好地理解理论知识。
★详略得当 本书在重点难点出配有视频讲解，扫描书中提供的二维码可观看对应章节的视频讲解；相关知识领域，例如CUDA，本书也会在讲解深度学习之余介绍它的基本使用，帮助读者全方位地了解深度学习这个领域。
★深入浅出 深入计算机硬件，给出简明结论。书中包含大量细心编写的代码，带领读者一起思考和实现理论。
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