【下载】JAVA程序员深度学习实用指引《Deep Learning: Practical Neural Networks》

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【导读】 Yusuke Sugomori等人的新书《JAVA深度学习实战》（Deep Learning: Practical Neural Networks with Java）面向希望学习深度学习的数据科学家和Java开发人员，从实战角度出发带你用JAVA快速上手机器学习和深度学习方法，是JAVA工程师不可不看的深度教程。

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▌图书介绍

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本书通过利用最流行的Java机器学习库来构建和运行深度学习和其他AI应用程序

关于本书：

• 使用最流行的机器学习Java库，制定一个合理的策略来解决预测建模问题。

• 通过图表、源代码和实际应用，探索各种各样的数据处理、机器学习和自然语言处理方法。

• 通过一步一步的指导将帮助您解决现实世界的问题，并将神经网络理论与应用程序联系起来。

 

本书适合哪些读者：

本课程面向希望学习深度学习的数据科学家和Java开发人员。它将使您快速运行程序，并为您提供在实际生活中成功创建、定制和部署机器学习应用程序所需的技能。

 

你能学到什么：

机器学习和深度学习实战能力

▌作者简介

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菅沼雄介（Yusuke Sugomori）是一名具有信息工程背景的有创造力的技术专家。当他是一名研究生时，他与他的同事们共同创立了Gunosy，他使用机器学习和基于Web的数据挖掘来挖掘用户个人的兴趣，并根据这些兴趣优化给用户提供的每日的新闻选择。这个基于算法的应用程序自发布以来已经获得了很多关注，现在已经有超过1000万用户。该公司自2015年4月28日起在东京证券交易所上市。

 

在2013年，Sugomori加入日本最大的广告公司——电通，并于2014年以非综合毛利进行广泛的数码广告、智能手机应用程序开发及大数据分析。他还被日本杂志“网页设计”选为八位“新一代”创作者之一。2016年4月，他以联合创始人兼首席技术官的身份加入了医疗创业公司。

▌详细目录

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▌第一部分 JAVA深度学习基础

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• 1.深度学习概述

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• 2.深机器学习算法—为深度学习作准备

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• 3.深度信念网络和多层降噪自动编码机

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• 4.Dropout和卷积神经网络

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• 5.探索JAVA深度学习库-DL4J, ND4J

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• 6.实战应用-RNN 

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• 7.其他重要的深度学习库 

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• 8.未来展望 

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▌第二部分 JAVA机器学习实战

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• 1.快速启动机器学习

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• 2.机器学习的JAVA库和平台

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• 3.机器学习基础算法—分类，回归和聚类

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• 4.集成算法

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• 5.Affinity分析

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• 6.Apache Mahout 推荐引擎

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▌第三部分 JAVA神经网络编程（第二版）

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• 1.快速启动神经网络

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• 2.神经网络学习

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• 3.感知器和有监督学习

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• 4.自组织映射

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