【新书推荐】复旦邱锡鹏教授发布最全深度学习教材《神经网络与机器学习》

【导读】近日，复旦大学邱锡鹏教授发布了《神经了网络与深度学习》教材，旨在介绍神经网络与深度学习中的基础知识，一经发布，广受好评，现将相关资源整理如下。

介绍：

近年来，以机器学习、知识图谱为代表的人工智能技术逐渐变得普及。从车牌识别、人脸识别、语音识别、智能问答、推荐系统到自动驾驶，人们在日常生活中都可能有意无意地使用到了人工智能技术。这些技术的背后都离不开人工智能领域研究者们的长期努力。特别是最近这几年，得益于数据的增多、计算能力的增强、学习算法的成熟以及应用场景的丰富，越来越多的人开始关注这一个“崭新”的研究领域：深度学习。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等。目前，深度学习技术在学术界和工业界取得了广泛的成功，受到高度重视，并掀起新一轮的人工智能热潮。

本课程主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。

原文链接

https://github.com/nndl/nndl.github.io

示例代码

https://github.com/nndl/nndl-codes

课程练习

https://github.com/nndl/exercise

课程内容：

1. 绪论

2. 机器学习概述

3. 线性模型

4. 前馈神经网络

5. 卷积神经网络

6. 循环神经网络

7. 网络优化与正则化

8. 注意力机制与外部记忆

9. 无监督学习

10. 模型独立的学习方式

11. 概率图模型

12. 深度信念网络

13. 深度生成模型

14. 深度强化学习

15. 序列生成模型

16. 数学基础

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书籍预览

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