本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。
本书总计9章，深入浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展开。前三章旨在帮助读者快速入门，介绍了必要的数学概念和必备工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机开始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。
本书系统全面，深入浅出，且辅以生活中的案例进行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。
作者简介:
瞿炜，美国伊利诺伊大学人工智能博士，哈佛大学、京都大学客座教授；前中国科学院大学教授、模式识别国家重点实验室客座研究员；国家部委特聘专家、重点实验室学术委员会委员；知名国际期刊编委，多个顶级学术期刊审稿人及国际学术会议委员。 李力，人工智能专家，长期致力于计算机视觉和强化学习领域的研究与实践。曾在多家顶尖科技企业担任资深算法工程师，拥有十余年行业经验，具备丰富的技术能力和深厚的理论知识。 杨洁，人工智能和自然语言处理领域资深应用专家，在自然语言理解、基于知识的智能服务、跨模态语言智能、智能问答系统等技术领域具有深厚的实战背景。
目录:
第 1章 欢迎来到深度学习的世界 1
第 2章 必要的数学预备知识 11
第3章 环境安装和工具使用 33
第4章 深度神经网络：误差倒查
第5章 常见挑战及对策：一切为了
第6章 梯度下降算法及变体：高效
第7章 基础卷积神经网络：图像处理
第8章 基础循环神经网络：为序列
第9章 注意力神经网络：赋予模型
点击下载