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图文详情
  • ISBN:9787517090618
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:32开
  • 页数:312
  • 出版时间:2021-05-01
  • 条形码:9787517090618 ; 978-7-5170-9061-8

本书特色

这是一本专门写给深度学习新手的入门书,用简短的Python代码,结合大量的简单清晰图示和公式推导过程,引领初学者从零开始进行深度学习,通过实践彻底掌握深度学习中的神经网络和反向传播算法,是从现在开始想要学习与AI相关技术的学生和工程师的理想选择! 1、从零基础开始的深度学习,语言通俗易懂,内容循序渐进,初学者可以更容易入门。 2、在不使用TensorFlow和Pytorch等框架的情况下,仅通过*简单的Python语言介绍深度学习的基础知识和实用编程方法,使初学者更容易理解深度学习技术的本质。 3、简单易读的代码实践、大量清晰的图形图示、详细的公式推导,让读者更容易理解知识点。 4、与Jupyter Notebook兼容的交互式编程环境,双色精美印刷的直观体验,使学习过程更轻松。

内容简介

《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**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,*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。

目录

章何谓深度学习 1.1什么是智能 1.2人工智能(AI) 1.3机器学习 1.4神经网络 1.5深度学习概要 1.6人工智能、深度学习的历史 1.6.1次AI热潮:20世纪50-60年代 1.6.2第2次AI热潮:20世纪80-90年代中期 1.6.3第3次AI热潮:2000年至今 第2章Python概要 2.1为何要使用Python 2.2Anaconda、JupyterNotebook的导入 2.2.1Anaconda的下载 2.2.2Anaconda的安装 2.2.3JupyterNotebook的启动 2.2.4JupyterNotebook的使用 2.2.5关闭Notebook 2.3Python的语法 2.3.1变量与类型 2.3.2运算符 2.3.3列表 2.3.4元组 2.3.5字典 2.3.6if语句 2.3.7for语句 2.3.8while语句 2.3.9闭包语法 2.3.10函数 2.3.11变量的作用域 2.3.12类 2.4NumPy 2.4.1NumPy的导入 2.4.2NumPy的数组 2.4.3各种用于生成数组的函数 2.4.4使用reshape进行形状变换 2.4.5数组的运算 2.4.6广播 2.4.7对元素的访问 2.4.8切片 2.4.9轴与transpose方法 2.4.10NumPy的函数 2.5Matplotlib 2.5.1模块的导入 2.5.2绘制图表 2.5.3修饰图表 2.5.4散点图的显示 2.5.5图像的显示 第3章深度学习中**的数学知识 3.1关于数学符号 3.1.1求和符号西格玛(∑) …… 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 后记 参考文献
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作者简介

我妻幸长,以“人类与人工智能的共生”为己任的SAI-Lab 股份有限公司的代表理事。 从事AI 相关的教育和研究开发。 从东北大学大学院理学研究科结业。理学博士( 物理学)。兴趣的对象是人工智能(AI)、复杂系统、脑科学、奇点等。 作为编程 AI 讲师,他在线指导了近3.5 万人。 在世界**的教育视频平台Udemy 开设了“AI 完美大师讲座”、“脑科学与人工智能”、“大家的AI 讲座”等课程。 作为工程师,他开发了VR、游戏、SNS 等各种各样的应用软件。

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