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《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》我妻幸长 pdf电子书[80MB]

简介《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》是由我妻幸长编著,《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础,不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架,以浅显易懂的语言,结合大量图示,对机器学习、深度学习、AI...
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《写给新手的深度学习——用Python学习神经网络和反向传播》一书以Python为基础,不借助TensorFlow、PyTorch等任何框架,以浅显易懂的语言,结合大量图示,对机器学习、深度学习、AI相关技术中的通用技能进行了解说。主要内容包括深度学习的概念,Python基础,深度学习必备数学知识,神经网络的结构及编程实现,反向传播算法原理,小型深度神经网络的构建,卷积神经网络CNN的原理及编程实现,最后一章对循环神经网络RNN、自然语言处理、强化学习等内容进行了简要介绍。通过本书,读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理,能够构建简单的深度学习模型,特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的入门书,也适合作为高校人工智能相关专业的教材和参考书。


作者简介:
我妻幸长(Yukinaga Azuma) 一家以“人与AI的共生”为使命的公司SAI-Lab的董事长,从事AI相关的教育和研究开发工作。 东北大学研究生院理学研究科毕业,理学博士(物理学),研究方向为人工智能(AI),复杂系统,脑科学,奇点等。 作为一名编程/人工智能讲师,曾在课堂上指导了1000多人,在线指导了近20,000人。 在世界最大的教育视频平台Udemy开设了《第一次学Python》《实践数据科学与机器学习》《面向大众的深度学习》和《面向大众的人工智能讲座》等课程。 作为一名工程师,他开发了VR,游戏和SNS等许多不同类型的应用程序。

目录:
第 1 章 何谓深度学习
第 2 章 Python 概要
第 3 章 深度学习中必备的数学知识
第 4 章 神经网络
第 5 章 反向传播
第 6 章 深度学习的编程实现
第 7 章 卷积神经网络(CNN)
第 8 章 深度学习的相关技术

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