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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121326202

商品编码：17918355111

出版时间：2017-10-01

深度学习入门之PyTorch

TensorFlow实战

TensorFlow:实战Google深度学习框架

深度学习 PyTorch入门教程书籍 AI圣经 人工智能

YL10620  9787121326202 9787121309595 9787121309120 9787115461476

深度学习入门之PyTorch  

 

 

 

丛书名 ：博文视点AI系列

 

作 译 者：廖星宇

 

出版时间：2017-09    千 字 数：299

 

版    次：01-01    页    数：232

 

开    本：16开

 

装    帧：

 

I S B N ：9787121326202     

 

换    版：

 

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

 

纸质书定价：￥79.0 

 

深度学习如今已经成为了科技领域·炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书，你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归，深度学习的优化方法，多层全连接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络以及生成对抗网络，同时从零开始对PyTorch进行学习，了解PyTorch基础及如何用其进行模型的搭建，·后通过实战了解·前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。

第1 章深度学习介绍1

 

1.1 人工智能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

 

1.2 数据挖掘、机器学习与深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

 

1.2.1 数据挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.2 机器学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.3 深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

 

1.3 学习资源与建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

 

第2 章深度学习框架11

 

2.1 深度学习框架介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

 

2.2 PyTorch 介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.1 什么是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.2 为何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

 

2.3 配置PyTorch 深度学习环境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.1 操作系统的选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.2 Python 开发环境的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

 

2.3.3 PyTorch 的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

 

第3 章多层全连接神经网络24

 

3.1 热身：PyTorch 基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.1 Tensor（张量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.2 Variable（变量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

 

3.1.3 Dataset（数据集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

 

3.1.4 nn.Module（模组） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

 

3.1.5 torch.optim（优化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

 

3.1.6 模型的保存和加载. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

 

3.2 线性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

……………………………………

 

 

 

Tensorflow：实战Google深度学习框架（首著惊现 豪门力促一统DL江湖 面向未来 抢占人工智能至高点）

 

才云科技Caicloud 郑泽宇 顾思宇 著

 

ISBN 978-7-121-30959-5

 

2017年3月出版

 

定价：79.00元

 

296页

 

16开

 

编辑推荐

 

√ 作者为前谷歌专家，现Tensorflow创业新星，醉心深度学习研究。

 

√ Tensorflow已从前瞻性黑科技成长为主流方案，本书旨在面向生产与商业场景，彻底贯通原理与实践。

 

√ BAT一线团队与各大基于AI、ML的技术公司争相赞誉力荐，本书与Tensorflow一道走向事实标准。

 

√ 深入技术原理，走访主创团队，结合真实项目，倾力呈现一手资料，深度剖析一线实战。

 

内容提要

 

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以·快、·有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow：实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个·新、·火的人工智能领域的，参考书。

 

 

 

 

 

 

目录

 

第1章  深度学习简介1

 

1.1  人工智能、机器学习与深度学习2

 

1.2  深度学习的发展历程7

 

1.3  深度学习的应用10

 

1.3.1  计算机视觉10

 

1.3.2  语音识别14

 

1.3.3  自然语言处理15

 

1.3.4  人机博弈18

 

1.4  深度学习工具介绍和对比19

 

小结23

 

第2章  TensorFlow环境搭建25

 

2.1  TensorFlow的主要依赖包25

 

2.1.1  Protocol Buffer25

 

2.1.2  Bazel27

 

2.2  TensorFlow安装29

 

2.2.1  使用Docker安装30

 

2.2.2  使用pip安装32

 

2.2.3  从源代码编译安装33

 

2.3  TensorFlow测试样例37

 

小结38

 

……

小结287

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

定价：￥79.00

基本信息

 

作者： 黄文坚 唐源   

出版社：电子工业出版社

ISBN：9787121309120

出版日期：2017 年2月

开本：16开

页码：316

版次：1-1

所属分类：计算机

 

编辑推荐

 

《TensorFlow实战》是由PPmoney大数据算法总监黄文坚和美国Uptake数据科学家唐源倾力原创的新书。本书是Google TensorFlow研发团队内部力荐的教程，两位作者均是TensorFlow开发者，其中唐源是TensorFlow研发团队的Committer。本书结合了大量代码实例，深入浅出地介绍了如何使用TensorFlow。

√ 代码基于TensorFlow 1.0版API

√深度剖析如何用TensorFlow实现主流神经网络：

- AutoEncoder

- MLP

- CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）

- Word2Vec

- RNN（LSTM，Bi-RNN）

- Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network）

√ 详述TensorBoard、多GPU并行、分布式并行等组件的使用方法

√ TF.Learn从入门到精通，TF.Contrib详解

 

 

深度学习 AI圣经 Deep Learning中文版 深度学习领域奠基性的**，书 长期位居美国ya马逊AI和机器学习类图书榜首 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐 预售商品 作者:[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）、[加]AaronCourville（亚伦·库维尔）出版社:人民邮电出版社出版时间:2017年08月  定价 168元         版 次：1页 数：字 数：印刷时间：2017年08月01日开 本：16开纸 张：胶版纸印 次：1包 装：平装-胶订是否套装：否国际标准书号ISBN：9787115461476         AI圣经！深度学习领域奠基性的**，书！长期位居美国亚马逊AI和机器学习类图书榜首！所有数据科学家和机器学习从业者的bi读图书！特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐！中文版由北京大学数学科学学院统计学教授张志华审校。       深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。因为计算机能够从经验中获取知识，所以不需要人类来形式化地定义计算机需要的所有知识。层次概念允许计算机通过构造简单的概念来学习复杂的概念，而这些分层的图结构将具有很深的层次。本书会介绍深度学习领域的许多主题。        本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。*后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。     

深度学习入门之PyTorch  

 

 

 

丛书名 ：博文视点AI系列

 

作 译 者：廖星宇

 

出版时间：2017-09    千 字 数：299

 

版    次：01-01    页    数：232

 

开    本：16开

 

装    帧：

 

I S B N ：9787121326202     

 

换    版：

 

所属分类：科技 >> 计算机 >> 计算机科学

 

纸质书定价：￥79.0 

 

深度学习如今已经成为了科技领域·炙手可热的技术，在本书中，我们将帮助你入门深度学习的领域。本书将从人工智能的介绍入手，了解机器学习和深度学习的基础理论，并学习如何用PyTorch框架对模型进行搭建。通过阅读本书，你将会学习到机器学习中的线性回归和logistic回归，深度学习的优化方法，多层全连接神经网络，卷积神经网络，循环神经网络以及生成对抗网络，同时从零开始对PyTorch进行学习，了解PyTorch基础及如何用其进行模型的搭建，·后通过实战了解·前沿的研究成果和PyTorch在实际项目中的应用。

第1 章深度学习介绍1

 

1.1 人工智能. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

 

1.2 数据挖掘、机器学习与深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

 

1.2.1 数据挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.2 机器学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.3 深度学习. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

 

1.3 学习资源与建议. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

 

第2 章深度学习框架11

 

2.1 深度学习框架介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

 

2.2 PyTorch 介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.1 什么是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.2 为何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

 

2.3 配置PyTorch 深度学习环境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.1 操作系统的选择. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.2 Python 开发环境的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

 

2.3.3 PyTorch 的安装. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

 

第3 章多层全连接神经网络24

 

3.1 热身：PyTorch 基础. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.1 Tensor（张量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.2 Variable（变量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

 

3.1.3 Dataset（数据集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

 

3.1.4 nn.Module（模组） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

 

3.1.5 torch.optim（优化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

 

3.1.6 模型的保存和加载. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

 

3.2 线性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

 

3.2.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

 

3.2.2 一维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

 

3.2.3 多维线性回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

 

3.2.4 一维线性回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

 

3.2.5 多项式回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

 

3.3 分类问题. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

 

3.3.1 问题介绍. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

 

3.3.2 Logistic 起源. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

 

3.3.3 Logistic 分布. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

 

3.3.4 二分类的Logistic 回归. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

 

3.3.5 模型的参数估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

 

3.3.6 Logistic 回归的代码实现. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

 

3.4 简单的多层全连接前向网络. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

 

3.4.1 模拟神经元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

 

3.4.2 单层神经网络的分类器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

 

3.4.3 激活函数. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

 

3.4.4 神经网络的结构. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

 

3.4.5 模型的表示能力与容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

 

3.5 深度学习的基石：反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

 

3.5.1 链式法则. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

 

3.5.2 反向传播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

 

3.5.3 Sigmoid 函数举例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

 

3.6 各种优化算法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

 

3.6.1 梯度下降法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

 

3.6.2 梯度下降法的变式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

..

ensorflow：实战Google深度学习框架（首著惊现 豪门力促一统DL江湖 面向未来 抢占人工智能至高点）

才云科技Caicloud 郑泽宇 顾思宇 著

ISBN 978-7-121-30959-5

2017年3月出版

定价：79.00元

296页

16开

编辑推荐

√ 作者为前谷歌专家，现Tensorflow创业新星，醉心深度学习研究。

√ Tensorflow已从前瞻性黑科技成长为主流方案，本书旨在面向生产与商业场景，彻底贯通原理与实践。

√ BAT一线团队与各大基于AI、ML的技术公司争相赞誉力荐，本书与Tensorflow一道走向事实标准。

√ 深入技术原理，走访主创团队，结合真实项目，倾力呈现一手资料，深度剖析一线实战。

内容提要

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow：实战Google深度学习框架》为使用TensorFlow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以·快、·有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍如何使用深度学习解决这些问题。《Tensorflow：实战Google深度学习框架》包含了深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个·新、·火的人工智能领域的，参考书。

 

 

目录

第1章  深度学习简介1

1.1  人工智能、机器学习与深度学习2

1.2  深度学习的发展历程7

1.3  深度学习的应用10

1.3.1  计算机视觉10

1.3.2  语音识别14

1.3.3  自然语言处理15

1.3.4  人机博弈18

1.4  深度学习工具介绍和对比19

小结23

第2章  TensorFlow环境搭建25

2.1  TensorFlow的主要依赖包25

2.1.1  Protocol Buffer25

2.1.2  Bazel27

2.2  TensorFlow安装29

2.2.1  使用Docker安装30

2.2.2  使用pip安装32

2.2.3  从源代码编译安装33

2.3  TensorFlow测试样例37

小结38

第3章  TensorFlow入门40

3.1  TensorFlow计算模型——计算图40

3.1.1  计算图的概念40

3.1.2  计算图的使用41

3.2  TensorFlow数据模型——张量43

3.2.1  张量的概念43

3.2.2  张量的使用45

3.3  TensorFlow运行模型——会话46

3.4  TensorFlow实现神经网络48

3.4.1  TensorFlow游乐场及神经网络简介48

3.4.2  前向传播算法简介51

3.4.3  神经网络参数与TensorFlow变量54

3.4.4  通过TensorFlow训练神经网络模型58

3.4.5  完整神经网络样例程序62

小结65

第4章  深层神经网络66

4.1  深度学习与深层神经网络66

4.1.1  线性模型的局限性67

4.1.2  激活函数实现去线性化70

4.1.3  多层网络解决异或运算73

4.2  损失函数定义74

4.2.1  **损失函数75

4.2.2  自定义损失函数79

4.3  神经网络优化算法81

4.4  神经网络进一步优化84

4.4.1  学习率的设置85

4.4.2  过拟合问题87

4.4.3  滑动平均模型90

小结92

第5章  MNIST数字识别问题94

5.1  MNIST数据处理94

5.2  神经网络模型训练及不同模型结果对比97

5.2.1  TensorFlow训练神经网络97

5.2.2  使用验证数据集判断模型效果102

5.2.3  不同模型效果比较103

5.3  变量管理107

5.4  TensorFlow模型持久化112

5.4.1  持久化代码实现112

5.4.2  持久化原理及数据格式117

5.5  TensorFlow·佳实践样例程序126

小结132

第6章  图像识别与卷积神经网络134

6.1  图像识别问题简介及**数据集135

10.4.3  使用Caicloud运行分布式TensorFlow282

开启智能时代的大门：机器学习与人工智能探索之旅 在这个飞速发展的数字时代，我们正以前所未有的速度迈向一个更加智能化的未来。驱动这场变革的核心力量，便是机器学习与人工智能。它们不再是科幻小说中的遥远概念，而是已经渗透到我们生活的方方面面，从个性化推荐到自动驾驶，从智能语音助手到精准医疗，无处不在地改变着世界。 想要真正理解并驾驭这股强大的技术浪潮，深入探索机器学习与人工智能的奥秘是必不可少的。这套内容旨在为所有对数据科学、算法建模以及构建智能系统感兴趣的读者提供一份详尽的指引，带领大家穿越理论的迷雾，走向实践的广阔天地。我们将从最基础的概念出发，逐步深入到复杂的技术细节，确保即使是初学者也能搭建起坚实的知识框架。 第一部分：机器学习的基石——从概念到核心算法 在开启人工智能的征程之前，我们必须牢固掌握机器学习这门学科的根基。这部分内容将以清晰易懂的方式，为您揭示机器学习的本质：让计算机通过数据“学习”并做出预测或决策的能力。我们将深入探讨机器学习的两大主要分支： 监督学习 (Supervised Learning): 这是最常见的机器学习范式。我们将详细讲解其工作原理，即利用带有“标签”的数据进行训练，让模型学会输入与输出之间的映射关系。你会了解到： 回归 (Regression): 预测连续数值，例如预测房价、股票价格、温度等。我们会深入剖析线性回归、多项式回归等经典模型，并探讨如何评估回归模型的性能，如均方误差 (MSE)、R-squared 等指标。 分类 (Classification): 将数据划分到预定义的类别中，例如垃圾邮件识别、图像识别、疾病诊断等。我们将重点介绍逻辑回归、支持向量机 (SVM)、决策树、随机森林以及朴素贝叶斯等核心分类算法，并讲解如何使用准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall)、F1-score 和混淆矩阵等指标来评估分类器的表现。 模型评估与选择: 学习如何避免过拟合 (Overfitting) 和欠拟合 (Underfitting)，理解交叉验证 (Cross-validation) 的重要性，以及如何选择最适合特定问题的模型。 无监督学习 (Unsupervised Learning): 在这种范式下，我们拥有的数据没有预先定义的标签。模型需要自己去发现数据中的隐藏结构和模式。我们将探讨： 聚类 (Clustering): 将相似的数据点分组，例如客户分群、文档主题发现等。我们将详细介绍 K-Means 算法、层次聚类 (Hierarchical Clustering) 等常用聚类方法，并理解如何评估聚类效果。 降维 (Dimensionality Reduction): 减少数据的特征数量，同时尽量保留重要信息。这对于处理高维数据、提高模型训练效率以及可视化数据至关重要。我们会深入讲解主成分分析 (PCA) 和 t-SNE 等技术。 关联规则挖掘 (Association Rule Mining): 发现数据项之间的有趣关联，例如“购买了尿布的顾客也经常购买啤酒”，常用于市场篮子分析。 强化学习 (Reinforcement Learning): 这是一种通过“试错”来学习的范式，模型（称为智能体）在环境中采取行动，并根据获得的奖励或惩罚来优化其策略。我们将介绍强化学习的基本概念，如状态 (State)、动作 (Action)、奖励 (Reward)、策略 (Policy) 和价值函数 (Value Function)，并简要提及 Q-learning 等基础算法，为你打开通往更高级智能体设计的大门。 第二部分：深度学习的革命——神经网络的构建与应用 如果说机器学习是人工智能的基石，那么深度学习无疑是近年来推动人工智能飞速发展的最强大引擎。这部分内容将带您进入神经网络的奇妙世界，理解其强大的模式识别能力。 神经网络基础: 从最基本的感知机 (Perceptron) 开始，您将理解神经元 (Neuron) 如何模拟生物神经元进行信息处理。我们将逐步构建多层感知机 (Multilayer Perceptron, MLP)，介绍激活函数 (Activation Function) 的作用，如 Sigmoid, ReLU, Tanh 等，以及它们如何引入非线性，使网络能够学习更复杂的模式。 反向传播算法 (Backpropagation): 这是训练神经网络的核心算法。您将深入理解误差是如何从输出层反向传播到输入层，并用于更新网络中的权重和偏置 (Bias)，从而不断优化模型的性能。 卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs): 专为处理图像等网格状数据而设计，CNNs 在计算机视觉领域取得了突破性进展。我们将详细讲解卷积层 (Convolutional Layer)、池化层 (Pooling Layer) 和全连接层 (Fully Connected Layer) 的工作原理，以及它们如何有效地提取图像的局部特征。您将了解到如何使用 CNNs 构建图像分类器、目标检测器等。 循环神经网络 (Recurrent Neural Networks, RNNs): 适用于处理序列数据，如文本、语音和时间序列。我们将探索 RNNs 如何通过“记忆”先前的信息来理解上下文，并深入研究长短期记忆网络 (LSTM) 和门控循环单元 (GRU) 等改进型 RNNs，它们能够更好地解决梯度消失/爆炸问题，并处理长序列依赖。 模型训练与优化: 学习更高级的优化器，如 Adam, RMSprop，以及学习率调度 (Learning Rate Scheduling) 的策略，以加速模型收敛并避免局部最优。我们将深入探讨批量归一化 (Batch Normalization) 和 Dropout 等正则化技术，以提升模型的泛化能力。 迁移学习 (Transfer Learning) 与预训练模型: 了解如何利用已经在大规模数据集上训练好的模型，通过微调 (Fine-tuning) 来解决自己的问题，这能够极大地节省时间和计算资源，尤其适用于数据量有限的任务。 第三部分：工具与实践——构建您的第一个智能应用 理论的学习固然重要，但只有通过实践才能真正掌握技术。这部分内容将引导您选择合适的工具，并亲手构建您的第一个机器学习和深度学习项目。 Python 编程基础: 如果您还不熟悉 Python，我们将提供必要的编程语言基础知识，包括数据结构、控制流、函数以及面向对象编程的概念，为后续的学习奠定基础。 核心数据科学库: NumPy: 用于科学计算，提供强大的 N 维数组对象和数学函数。 Pandas: 用于数据处理和分析，提供 DataFrame 等便捷的数据结构，使得数据清洗、转换和探索变得轻而易举。 Matplotlib & Seaborn: 用于数据可视化，帮助您直观地理解数据分布、模型训练过程和结果。 机器学习库 Scikit-learn: 这是一个功能强大且易于使用的机器学习库，提供了从数据预处理、特征工程到模型训练、评估的完整流程。您将学会如何使用 Scikit-learn 快速实现各种机器学习算法。 深度学习框架入门: TensorFlow: 由 Google 开发，是目前最受欢迎的深度学习框架之一。我们将引导您安装 TensorFlow，了解其计算图 (Computation Graph) 和张量 (Tensor) 的概念，并学习如何使用 Keras API（TensorFlow 的高级接口）来构建、训练和部署神经网络模型。您将学会如何使用 TensorFlow 构建 CNNs 进行图像识别，以及 RNNs 进行文本生成等。 PyTorch: 由 Facebook AI Research 开发，以其灵活性和易用性而受到研究人员的青睐。我们将指导您安装 PyTorch，理解其动态计算图 (Dynamic Computation Graph) 的优势，并学习如何使用 PyTorch 的 API 构建各种神经网络模型。您将体验到 PyTorch 在研究和快速原型开发中的便捷性。 项目实战: 我们将通过一系列由浅入深的项目，将理论知识付诸实践。例如： 构建一个简单的线性回归模型，预测房屋价格。 训练一个图像分类器，识别猫和狗。 使用 RNNs 构建一个简单的文本生成器，创作诗歌或故事。 探索更高级的应用，如目标检测或自然语言处理任务。 第四部分：迈向更智能的未来——高级主题与发展趋势 在掌握了机器学习和深度学习的基础知识和实践技巧后，我们将进一步拓展您的视野，了解人工智能领域的最新进展和未来发展方向。 模型部署与应用: 学习如何将训练好的模型部署到实际应用中，例如 Web 应用、移动应用或嵌入式设备，让您的智能成果真正落地。 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GANs): 了解 GANs 如何通过“生成器”和“判别器”的对抗来生成逼真的新数据，如图像、音乐甚至文本。 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 的进展: 深入了解 Transformer 模型及其衍生的 BERT、GPT 等大型语言模型，它们在理解和生成人类语言方面取得了惊人的成就。 计算机视觉的最新突破: 探讨目标检测、图像分割、图像生成等前沿技术，以及它们在自动驾驶、医疗影像分析等领域的应用。 人工智能伦理与社会影响: 关注人工智能发展带来的伦理挑战，如偏见、隐私、就业等问题，并思考如何负责任地发展和应用人工智能。 结语： 这是一场激动人心的学习之旅，它将为您打开通往人工智能世界的大门，赋予您创造智能系统的能力。无论您是渴望转型到数据科学领域的学生，还是希望为现有业务注入智能化的专业人士，亦或是仅仅对未来科技充满好奇的探索者，这套内容都将为您提供一条清晰、可行且充满乐趣的学习路径。准备好迎接这场由数据和算法驱动的智能革命了吗？让我们一起，用知识和实践，塑造一个更美好的智能未来。

评分☆☆☆☆☆

在深度学习这个日新月异的领域，一本能够紧跟时代步伐，并且兼具理论深度与实践广度的书籍是极其宝贵的。这本书正是这样一本难得的佳作。它在介绍深度学习基本原理的同时，又赋予了 PyTorch 和 TensorFlow 这两大框架鲜活的生命力。我尤其欣赏书中对不同类型神经网络模型的讲解，从基础的前馈神经网络，到用于序列数据的循环神经网络，再到用于图像处理的卷积神经网络，每一个模型都进行了详尽的剖析，并且提供了相应的代码实现。最令我印象深刻的是，书中对于模型评估与调优的章节，作者详细阐述了如何通过各种指标来衡量模型的性能，以及如何通过正则化、早停等方法来优化模型，这让我意识到，构建一个高性能的深度学习模型，不仅仅是堆砌算法，更需要精细的调参和优化。这本书让我有机会接触到 Google 在深度学习领域的最新进展，并且能够通过实战来掌握这些前沿技术，这对我未来的职业发展和个人成长都将产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书是我近期阅读过的最让我印象深刻的技术类书籍之一。它以一种非常独特的方式，将深度学习的理论知识与实际应用紧密结合。作者似乎完全站在读者的角度思考问题，用一种非常生动和引人入胜的方式来讲解那些原本可能令人生畏的复杂概念。例如，在介绍注意力机制（Attention Mechanism）时，作者并没有直接抛出复杂的数学公式，而是通过一个生动的例子，比如机器翻译过程中，模型如何“关注”句子中的关键词，来解释这个机制的精髓。这种“可视化”的讲解方式，极大地降低了我的学习门槛。更重要的是，这本书对 PyTorch 和 TensorFlow 这两个框架的实践部分做得非常出色。它不仅仅是简单地罗列代码，而是通过一系列精心设计的项目，引导读者一步一步地完成从数据准备到模型部署的全过程。我尝试着跟着书中的项目，训练了一个简单的图像分类器，并且成功地将模型部署到了自己的设备上，那种成就感是无与伦比的。这本书让我深刻体会到了深度学习的强大之处，并且激发了我继续深入学习的动力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，可以说是我在深度学习领域探索旅程中遇到的一个重要里程碑。从书名来看，它涵盖了 PyTorch 和 TensorFlow 这两个最主流的框架，并且特别强调了“实战”，这让我对能否快速上手并解决实际问题充满期待。拿到书后，我立刻被其扎实的理论基础和丰富的案例所吸引。作者在讲解深度学习基本概念时，深入浅出，不会让你觉得枯燥乏味，而是通过循序渐进的方式，将复杂的算法原理娓娓道来。例如，在介绍卷积神经网络（CNN）时，不仅仅停留在数学公式层面，更是结合了图像识别的经典案例，让你能够直观地理解卷积层、池化层等的作用，以及它们如何共同构建一个强大的图像识别模型。此外，书中对于 TensorFlow 和 PyTorch 这两大框架的对比分析也十分到位，详细阐述了它们各自的优缺点以及适用场景，这对于我这样一个初学者来说，能够帮助我建立起清晰的框架认知，避免在选择框架时感到迷茫。最让我惊喜的是，书中提供的代码示例都经过精心设计，不仅贴合实际应用，而且具有很高的可读性和复用性。我尝试着跟着书中的代码进行实践，从简单的线性回归到复杂的循环神经网络（RNN），每一步都清晰明了，让我能够真正地“动手”起来，将理论知识转化为实践能力。这本书的出现，无疑为我打下了坚实的深度学习基础，让我对未来的学习和研究充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对人工智能领域充满好奇心的学习者，我一直在寻找一本能够真正引领我进入深度学习殿堂的入门书籍。这本书的出现，简直是雪中送炭。它不仅仅是一本介绍深度学习的书籍，更像是一个循循善诱的良师益友。在阅读过程中，我深切感受到了作者的用心良苦。对于那些我之前可能只在概念上有所了解的深度学习模型，比如生成对抗网络（GAN）和长短期记忆网络（LSTM），这本书都给出了非常详尽的解释。作者并没有止步于模型结构图的展示，而是深入剖析了每个模块的设计思路和工作原理，并且用通俗易懂的语言进行了阐释，让我能够真正地理解“为什么”这样做。我特别欣赏书中对模型训练过程的细致讲解，从数据预处理、模型搭建，到损失函数的选择、优化器的使用，再到超参数的调整和模型评估，每一个环节都涵盖得面面俱到。书中的代码实现更是精彩，我尝试复现了其中的一些模型，发现代码逻辑清晰，注释也十分到位，使得我能够轻松地理解每一行代码的含义。这本书让我不仅仅是“看懂”了深度学习，更是学会了“如何”去构建和训练深度学习模型，这对我未来的项目开发和学术研究都将是极大的助力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容之丰富和质量之高，让我感到非常惊喜。它深入浅出地剖析了深度学习的核心概念，同时又紧密联系了当下最流行的两个深度学习框架——PyTorch 和 TensorFlow。书中的讲解逻辑严谨，过渡自然，使得原本可能晦涩难懂的理论知识变得易于理解。我尤其喜欢书中关于神经网络优化算法的讲解，作者不仅详细介绍了 SGD、Adam 等优化器的原理，还通过实际的对比实验，让我直观地看到了它们在训练效率和模型性能上的差异。这对于我理解如何选择合适的优化器，以及如何调整学习率等超参数，提供了宝贵的经验。此外，书中关于数据增强和正则化技术的讲解也让我受益匪浅。作者通过具体的例子，清晰地展示了这些技术如何有效地提高模型的泛化能力，避免过拟合。我尝试着在自己的一些小项目中应用这些技术，模型性能确实得到了显著提升。这本书让我不仅仅是了解了深度学习的理论，更是学会了如何将其有效地应用于实际问题中，这对我来说具有非常重要的指导意义。