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Python深度學習(第2版)/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(美)弗朗索瓦·肖萊|責編:謝婷婷|譯者:張亮
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115597175
  • 出版日期：2022/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：414
人民幣：RMB 129.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書由流行深度學習框架Keras之父弗朗索瓦·肖萊執筆，通過直觀的解釋和豐富的示例幫助你構建深度學習知識體系。作者避免使用數學符號，轉而採用Python代碼來解釋深度學習的核心思想。全書共計14章，既涵蓋了深度學習的基本原理，又體現了這一迅猛發展的領域在近幾年裡取得的重要進展，包括Transformer架構的原理和示例。讀完本書後，你將能夠使用Keras解決從電腦視覺到自然語言處理等現實世界的諸多問題，包括圖像分類、圖像分割、時間序列預測、文本分類、機器翻譯、文本生成等。
    本書適合機器學習和深度學習領域的學生及從業者閱讀。
作者介紹
(美)弗朗索瓦·肖萊|責編:謝婷婷|譯者:張亮
目錄
第1章  什麼是深度學習
  1.1  人工智慧、機器學習和深度學習
    1.1.1  人工智慧
    1.1.2  機器學習
    1.1.3  從數據中學習規則與表示
    1.1.4  深度學習之「深度」
    1.1.5  用三張圖理解深度學習的工作原理
    1.1.6  深度學習已取得的進展
    1.1.7  不要相信短期炒作
    1.1.8  人工智慧的未來
  1.2  深度學習之前：機器學習簡史
    1.2.1  概率建模
    1.2.2  早期神經網路
    1.2.3  核方法
    1.2.4  決策樹、隨機森林和梯度提升機
    1.2.5  回到神經網路
    1.2.6  深度學習有何不同
    1.2.7  機器學習現狀
  1.3  為什麼要用深度學習，為什麼是現在
    1.3.1  硬體
    1.3.2  數據
    1.3.3  演算法
    1.3.4  新一輪投資熱潮
    1.3.5  深度學習的普及
    1.3.6  這種趨勢會持續下去嗎
第2章  神經網路的數學基礎
  2.1  初識神經網路
  2.2  神經網路的數據表示
    2.2.1  標量（0階張量）
    2.2.2  向量（1階張量）
    2.2.3  矩陣（2階張量）
    2.2.4  3階張量與更高階的張量
    2.2.5  關鍵屬性
    2.2.6  在NumPy中操作張量
    2.2.7  數據批量的概念
    2.2.8  現實世界中的數據張量實例
    2.2.9  向量數據
    2.2.10  時間序列數據或序列數據
    2.2.11  圖像數據
    2.2.12  視頻數據
  2.3  神經網路的「齒輪」：張量運算
    2.3.1  逐元素運算
    2.3.2  廣播
    2.3.3  張量積
    2.3.4  張量變形
    2.3.5  張量運算的幾何解釋
    2.3.6  深度學習的幾何解釋
  2.4  神經網路的「引擎」：基於梯度的優化
    2.4.1  什麼是導數
    2.4.2  張量運算的導數：梯度

    2.4.3  隨機梯度下降
    2.4.4  鏈式求導：反向傳播演算法
  2.5  回顧第一個例子
    2.5.1  用TensorFlow從頭開始重新實現第一個例子
    2.5.2  完成一次訓練步驟
    2.5.3  完整的訓練循環
    2.5.4  評估模型
  2.6  本章總結
第3章  Keras和TensorFlow入門
第4章  神經網路入門：分類與回歸
第5章  機器學習基礎
第6章  機器學習的通用工作流程
第7章  深入Keras
第8章  電腦視覺深度學習入門
第9章  電腦視覺深度學習進階
第10章  深度學習處理時間序列
第11章  深度學習處理文本
第12章  生成式深度學習
第13章  適合現實世界的最佳實踐
第14章  總結

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