深度学习基础（第二版）

图书标准信息

• 作者 （美）尼钦 巴杜马（Nithin Buduma），（美）尼基尔 巴杜马（Nikhil Buduma），（美）乔 帕帕（Joe Papa）
• 出版社 中国电力出版社
• 出版时间 2024-05
• 版次 1
• ISBN 9787519887742
• 定价 128.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 392页
• 字数 507千字

【内容简介】

我们身处ai研究大爆炸的中心。深度学解锁超人感知力，不仅推动自动驾驶车辆的研发，而且在围棋等多种高难度游戏中击败人类专家对手，甚至还可以生成惊人般流畅的文章。但揭秘这些突破往往需要具有机器学和数学博士。
本书作为更新后的第二版，继续介绍这些创新背后的基础知识。行文尽量少用行话，并力求简洁。熟悉python的程序员、软件工程专业人士和计算机科学专业的读了本书，有望自己实现这些突破，并对其进行推理和论证，其研究深度不亚于该领域的一些很好开发者。

【目录】

前言

章深度学线代数入门

1.1数据结构和运算

1.1.1矩阵运算

1.1.2向量运算

1.1.3矩阵一向量乘法

1.2基本空间

1.2.1列空间

1.2.2零空间

1.3特征向量和特征值

1.4小结

第2章概率论基础

2.1事件和概率

2.2条件概率

2.3变量

2.4期望

2.5方差

2.6贝叶斯定理

……