简介: 深度学习无处不在。例如,当在线使用许多应用程序甚至在购物时,都会看到它。我们被深度学习所包围,甚至根本没有意识到这一点,这使学习深度学习变得至关重要,因为可以利用它做很多事情,这远远超出了您的想象。当您学习本书时,您可以在Mac,Linux或Windows系统上运行的许多示例代码。您也可以使用Google Colab之类的工具在线运行代码。 本书的第一部分为您提供了一些入门信息,除了安装一些必备软件,还会了解一些基本数学知识。

目录:

  • 说明

  • Chapter 1:深度学习介绍

    • 深度学习的意义
    • 真实世界中的深度学习
    • 深度学习项目的环境
  • Chapter 2:机器学习介绍

    • 机器学习定义
    • 思考学习的不同方法
    • 机器学习的正确使用
  • Chapter 3:使用python

    • anaconda
    • 下载数据集与代码
    • 创建应用
    • 云端使用
  • chapter 4:利用深度学习看框架

    • 框架介绍
    • 了解tensorflow
  • chapter 5:回顾数学与优化

    • 矩阵介绍
    • 理解向量,scalar等
    • 优化介绍
  • chapter 6:线性回归基础

    • 组合变量
    • 混合变量类型
    • 概率
    • 特征介绍
  • chapter 7:神经网络

    • 感知机
    • 神经网络复杂度
    • 过拟合
  • Chapter 8:构建基础神经网络

    • 理解神经网络
    • 神经网络的核心
  • Chapter 9:深度学习

    • 数据
    • 提升速度
    • 解释深度学习的不同
  • Chapter 10:解释卷积神经网络

  • Chapter 11:循环神经网络

  • Chapter 12:图片分类

  • Chapter 13:循环神经网络

  • Chapter 14:语言处理

  • Chapter 15:生成音乐和虚拟艺术

  • Chapter 16:生成对抗网络

  • Chapter 17:深度强化学习

  • Chapter 18:深度学习的应用

  • Chapter 19:十个必备的深度学习工具

  • Chapter 20:十个使用深度学习的场景

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