【经典书】 深度学习基础｜设计下一代人工智能算法，298页pdf

深度学习（Deep Learning）如今已成为非常活跃的研究领域，同时也为现代机器学习铺展了一条康庄大道。本书提供许多范例与清楚的说明，引导读者进一步了解这个复杂领域中的一些主要概念。

包括Google、微软和Facebook这样的业界龙头，全都在其内部积极发展深度学习团队。不过对于一般人来说，深度学习仍旧是个相当复杂而困难的主题。如果您熟悉Python，并具备微积分的背景知识，加上对于机器学习的基本理解，本书即可帮助您入门。

• 了解机器学习和神经网路的基础知识

• 了解如何训练正向馈送神经网路

• 用TensorFlow实现你的第一个神经网路

• 网路越来越深度时，相关问题的管理

• 建立能够分析复杂图片的神经网路

• 使用自动编码器进行有效的降维操作

• 深入序列分析以处理自然语言

• 了解强化学习的基础知识

目录大纲

• 第1章神经网路

• 第2章训练正向馈送神经网路

• 第3章运用TensorFlow 实现神经网路

• 第4章超越梯度递减

• 第5章卷积神经网路

• 第6章嵌入和表达方式的学习

• 第7章序列分析模型

• 第8章记忆强化神经网路

• 第9章深度强化学习

    Nikhil Buduma是Remedy公司的联合创始人和首席科学家，该公司总部位于旧金山，正在为数据驱动的初级保健构建一个新系统。16岁时，他在圣何塞州立大学管理一个药物发现实验室，并为资源有限的社区开发了新颖、低成本的筛查方法。19岁时，他曾两次获得国际生物奥林匹克冠军。后来，他加入了麻省理工学院，在那里，他专注于开发大规模数据系统，以影响医疗保健、精神健康和医学研究。在麻省理工学院，他共同创立了一个全国性非营利组织Len One Me，该组织提供匿名短信热线，在大学校园里提供有效的同伴支持，并利用数据来实现积极的心理健康和健康结果。

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