簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 深度學習
• PyTorch
• TensorFlow
• Google深度學習
• 機器學習
• 神經網絡
• 實戰
• 入門
• 人工智能
• 框架

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121326202

商品編碼：17918355111

齣版時間：2017-10-01

深度學習入門之PyTorch

TensorFlow實戰

TensorFlow:實戰Google深度學習框架

深度學習 PyTorch入門教程書籍 AI聖經 人工智能

YL10620  9787121326202 9787121309595 9787121309120 9787115461476

深度學習入門之PyTorch  

 

 

 

叢書名 ：博文視點AI係列

 

作 譯 者：廖星宇

 

齣版時間：2017-09    韆 字 數：299

 

版    次：01-01    頁    數：232

 

開    本：16開

 

裝    幀：

 

I S B N ：9787121326202     

 

換    版：

 

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

 

紙質書定價：￥79.0 

 

深度學習如今已經成為瞭科技領域·炙手可熱的技術，在本書中，我們將幫助你入門深度學習的領域。本書將從人工智能的介紹入手，瞭解機器學習和深度學習的基礎理論，並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。通過閱讀本書，你將會學習到機器學習中的綫性迴歸和logistic迴歸，深度學習的優化方法，多層全連接神經網絡，捲積神經網絡，循環神經網絡以及生成對抗網絡，同時從零開始對PyTorch進行學習，瞭解PyTorch基礎及如何用其進行模型的搭建，·後通過實戰瞭解·前沿的研究成果和PyTorch在實際項目中的應用。

第1 章深度學習介紹1

 

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

 

1.2 數據挖掘、機器學習與深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

 

1.2.1 數據挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.2 機器學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.3 深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

 

1.3 學習資源與建議. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

 

第2 章深度學習框架11

 

2.1 深度學習框架介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

 

2.2 PyTorch 介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.1 什麼是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.2 為何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

 

2.3 配置PyTorch 深度學習環境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.1 操作係統的選擇. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.2 Python 開發環境的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

 

2.3.3 PyTorch 的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

 

第3 章多層全連接神經網絡24

 

3.1 熱身：PyTorch 基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.1 Tensor（張量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.2 Variable（變量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

 

3.1.3 Dataset（數據集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

 

3.1.4 nn.Module（模組） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

 

3.1.5 torch.optim（優化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

 

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

 

3.2 綫性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

……………………………………

 

 

 

Tensorflow：實戰Google深度學習框架（首著驚現 豪門力促一統DL江湖 麵嚮未來 搶占人工智能至高點）

 

纔雲科技Caicloud 鄭澤宇 顧思宇 著

 

ISBN 978-7-121-30959-5

 

2017年3月齣版

 

定價：79.00元

 

296頁

 

16開

 

編輯推薦

 

√ 作者為前榖歌專傢，現Tensorflow創業新星，醉心深度學習研究。

 

√ Tensorflow已從前瞻性黑科技成長為主流方案，本書旨在麵嚮生産與商業場景，徹底貫通原理與實踐。

 

√ BAT一綫團隊與各大基於AI、ML的技術公司爭相贊譽力薦，本書與Tensorflow一道走嚮事實標準。

 

√ 深入技術原理，走訪主創團隊，結閤真實項目，傾力呈現一手資料，深度剖析一綫實戰。

 

內容提要

 

TensorFlow是榖歌2015年開源的主流深度學習框架，目前已在榖歌、優步（Uber）、京東、小米等科技公司廣泛應用。《Tensorflow：實戰Google深度學習框架》為使用TensorFlow深度學習框架的入門參考書，旨在幫助讀者以·快、·有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略瞭深度學習繁瑣的數學模型推導，從實際應用問題齣發，通過具體的TensorFlow樣例程序介紹如何使用深度學習解決這些問題。《Tensorflow：實戰Google深度學習框架》包含瞭深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個·新、·火的人工智能領域的，參考書。

 

 

 

 

 

 

目錄

 

第1章  深度學習簡介1

 

1.1  人工智能、機器學習與深度學習2

 

1.2  深度學習的發展曆程7

 

1.3  深度學習的應用10

 

1.3.1  計算機視覺10

 

1.3.2  語音識彆14

 

1.3.3  自然語言處理15

 

1.3.4  人機博弈18

 

1.4  深度學習工具介紹和對比19

 

小結23

 

第2章  TensorFlow環境搭建25

 

2.1  TensorFlow的主要依賴包25

 

2.1.1  Protocol Buffer25

 

2.1.2  Bazel27

 

2.2  TensorFlow安裝29

 

2.2.1  使用Docker安裝30

 

2.2.2  使用pip安裝32

 

2.2.3  從源代碼編譯安裝33

 

2.3  TensorFlow測試樣例37

 

小結38

 

……

小結287

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

定價：￥79.00

基本信息

 

作者： 黃文堅 唐源   

齣版社：電子工業齣版社

ISBN：9787121309120

齣版日期：2017 年2月

開本：16開

頁碼：316

版次：1-1

所屬分類：計算機

 

編輯推薦

 

《TensorFlow實戰》是由PPmoney大數據算法總監黃文堅和美國Uptake數據科學傢唐源傾力原創的新書。本書是Google TensorFlow研發團隊內部力薦的教程，兩位作者均是TensorFlow開發者，其中唐源是TensorFlow研發團隊的Committer。本書結閤瞭大量代碼實例，深入淺齣地介紹瞭如何使用TensorFlow。

√ 代碼基於TensorFlow 1.0版API

√深度剖析如何用TensorFlow實現主流神經網絡：

- AutoEncoder

- MLP

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

- Word2Vec

- RNN（LSTM，Bi-RNN）

- Deep Reinforcement Learning（Policy Network、Value Network）

√ 詳述TensorBoard、多GPU並行、分布式並行等組件的使用方法

√ TF.Learn從入門到精通，TF.Contrib詳解

 

 

深度學習 AI聖經 Deep Learning中文版 深度學習領域奠基性的**，書 長期位居美國ya馬遜AI和機器學習類圖書榜首 特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多專傢推薦 預售商品 作者:[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛）、[加]Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）、[加]AaronCourville（亞倫·庫維爾）齣版社:人民郵電齣版社齣版時間:2017年08月  定價 168元         版 次：1頁 數：字 數：印刷時間：2017年08月01日開 本：16開紙 張：膠版紙印 次：1包 裝：平裝-膠訂是否套裝：否國際標準書號ISBN：9787115461476         AI聖經！深度學習領域奠基性的**，書！長期位居美國亞馬遜AI和機器學習類圖書榜首！所有數據科學傢和機器學習從業者的bi讀圖書！特斯拉CEO埃隆·馬斯剋等國內外眾多專傢推薦！中文版由北京大學數學科學學院統計學教授張誌華審校。       深度學習是機器學習的一個分支，它能夠使計算機通過層次概念來學習經驗和理解世界。因為計算機能夠從經驗中獲取知識，所以不需要人類來形式化地定義計算機需要的所有知識。層次概念允許計算機通過構造簡單的概念來學習復雜的概念，而這些分層的圖結構將具有很深的層次。本書會介紹深度學習領域的許多主題。        本書囊括瞭數學及相關概念的背景知識，包括綫性代數、概率論、信息論、數值優化以及機器學習中的相關內容。同時，它還介紹瞭工業界中實踐者用到的深度學習技術，包括深度前饋網絡、正則化、優化算法、捲積網絡、序列建模和實踐方法等，並且調研瞭諸如自然語言處理、語音識彆、計算機視覺、在綫推薦係統、生物信息學以及視頻遊戲方麵的應用。*後，本書還提供瞭一些研究方嚮，涵蓋的理論主題包括綫性因子模型、自編碼器、錶示學習、結構化概率模型、濛特卡羅方法、配分函數、近似推斷以及深度生成模型。     

深度學習入門之PyTorch  

 

 

 

叢書名 ：博文視點AI係列

 

作 譯 者：廖星宇

 

齣版時間：2017-09    韆 字 數：299

 

版    次：01-01    頁    數：232

 

開    本：16開

 

裝    幀：

 

I S B N ：9787121326202     

 

換    版：

 

所屬分類：科技 >> 計算機 >> 計算機科學

 

紙質書定價：￥79.0 

 

深度學習如今已經成為瞭科技領域·炙手可熱的技術，在本書中，我們將幫助你入門深度學習的領域。本書將從人工智能的介紹入手，瞭解機器學習和深度學習的基礎理論，並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。通過閱讀本書，你將會學習到機器學習中的綫性迴歸和logistic迴歸，深度學習的優化方法，多層全連接神經網絡，捲積神經網絡，循環神經網絡以及生成對抗網絡，同時從零開始對PyTorch進行學習，瞭解PyTorch基礎及如何用其進行模型的搭建，·後通過實戰瞭解·前沿的研究成果和PyTorch在實際項目中的應用。

第1 章深度學習介紹1

 

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

 

1.2 數據挖掘、機器學習與深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

 

1.2.1 數據挖掘. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.2 機器學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

 

1.2.3 深度學習. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

 

1.3 學習資源與建議. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

 

第2 章深度學習框架11

 

2.1 深度學習框架介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

 

2.2 PyTorch 介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.1 什麼是PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

 

2.2.2 為何要使用PyTorch . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

 

2.3 配置PyTorch 深度學習環境. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.1 操作係統的選擇. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

 

2.3.2 Python 開發環境的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

 

2.3.3 PyTorch 的安裝. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

 

第3 章多層全連接神經網絡24

 

3.1 熱身：PyTorch 基礎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.1 Tensor（張量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24

 

3.1.2 Variable（變量） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26

 

3.1.3 Dataset（數據集） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28

 

3.1.4 nn.Module（模組） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29

 

3.1.5 torch.optim（優化） . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

 

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

 

3.2 綫性模型. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

 

3.2.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

 

3.2.2 一維綫性迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

 

3.2.3 多維綫性迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34

 

3.2.4 一維綫性迴歸的代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35

 

3.2.5 多項式迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

 

3.3 分類問題. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

 

3.3.1 問題介紹. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

 

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

 

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

 

3.3.4 二分類的Logistic 迴歸. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43

 

3.3.5 模型的參數估計. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44

 

3.3.6 Logistic 迴歸的代碼實現. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45

 

3.4 簡單的多層全連接前嚮網絡. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

 

3.4.1 模擬神經元. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

 

3.4.2 單層神經網絡的分類器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

 

3.4.3 激活函數. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

 

3.4.4 神經網絡的結構. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

 

3.4.5 模型的錶示能力與容量. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

 

3.5 深度學習的基石：反嚮傳播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

 

3.5.1 鏈式法則. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57

 

3.5.2 反嚮傳播算法. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

 

3.5.3 Sigmoid 函數舉例. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

 

3.6 各種優化算法的變式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

 

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

 

3.6.2 梯度下降法的變式. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

..

ensorflow：實戰Google深度學習框架（首著驚現 豪門力促一統DL江湖 麵嚮未來 搶占人工智能至高點）

纔雲科技Caicloud 鄭澤宇 顧思宇 著

ISBN 978-7-121-30959-5

2017年3月齣版

定價：79.00元

296頁

16開

編輯推薦

√ 作者為前榖歌專傢，現Tensorflow創業新星，醉心深度學習研究。

√ Tensorflow已從前瞻性黑科技成長為主流方案，本書旨在麵嚮生産與商業場景，徹底貫通原理與實踐。

√ BAT一綫團隊與各大基於AI、ML的技術公司爭相贊譽力薦，本書與Tensorflow一道走嚮事實標準。

√ 深入技術原理，走訪主創團隊，結閤真實項目，傾力呈現一手資料，深度剖析一綫實戰。

內容提要

TensorFlow是榖歌2015年開源的主流深度學習框架，目前已在榖歌、優步（Uber）、京東、小米等科技公司廣泛應用。《Tensorflow：實戰Google深度學習框架》為使用TensorFlow深度學習框架的入門參考書，旨在幫助讀者以·快、·有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略瞭深度學習繁瑣的數學模型推導，從實際應用問題齣發，通過具體的TensorFlow樣例程序介紹如何使用深度學習解決這些問題。《Tensorflow：實戰Google深度學習框架》包含瞭深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個·新、·火的人工智能領域的，參考書。

 

 

目錄

第1章  深度學習簡介1

1.1  人工智能、機器學習與深度學習2

1.2  深度學習的發展曆程7

1.3  深度學習的應用10

1.3.1  計算機視覺10

1.3.2  語音識彆14

1.3.3  自然語言處理15

1.3.4  人機博弈18

1.4  深度學習工具介紹和對比19

小結23

第2章  TensorFlow環境搭建25

2.1  TensorFlow的主要依賴包25

2.1.1  Protocol Buffer25

2.1.2  Bazel27

2.2  TensorFlow安裝29

2.2.1  使用Docker安裝30

2.2.2  使用pip安裝32

2.2.3  從源代碼編譯安裝33

2.3  TensorFlow測試樣例37

小結38

第3章  TensorFlow入門40

3.1  TensorFlow計算模型——計算圖40

3.1.1  計算圖的概念40

3.1.2  計算圖的使用41

3.2  TensorFlow數據模型——張量43

3.2.1  張量的概念43

3.2.2  張量的使用45

3.3  TensorFlow運行模型——會話46

3.4  TensorFlow實現神經網絡48

3.4.1  TensorFlow遊樂場及神經網絡簡介48

3.4.2  前嚮傳播算法簡介51

3.4.3  神經網絡參數與TensorFlow變量54

3.4.4  通過TensorFlow訓練神經網絡模型58

3.4.5  完整神經網絡樣例程序62

小結65

第4章  深層神經網絡66

4.1  深度學習與深層神經網絡66

4.1.1  綫性模型的局限性67

4.1.2  激活函數實現去綫性化70

4.1.3  多層網絡解決異或運算73

4.2  損失函數定義74

4.2.1  **損失函數75

4.2.2  自定義損失函數79

4.3  神經網絡優化算法81

4.4  神經網絡進一步優化84

4.4.1  學習率的設置85

4.4.2  過擬閤問題87

4.4.3  滑動平均模型90

小結92

第5章  MNIST數字識彆問題94

5.1  MNIST數據處理94

5.2  神經網絡模型訓練及不同模型結果對比97

5.2.1  TensorFlow訓練神經網絡97

5.2.2  使用驗證數據集判斷模型效果102

5.2.3  不同模型效果比較103

5.3  變量管理107

5.4  TensorFlow模型持久化112

5.4.1  持久化代碼實現112

5.4.2  持久化原理及數據格式117

5.5  TensorFlow·佳實踐樣例程序126

小結132

第6章  圖像識彆與捲積神經網絡134

6.1  圖像識彆問題簡介及**數據集135

10.4.3  使用Caicloud運行分布式TensorFlow282

開啓智能時代的大門：機器學習與人工智能探索之旅 在這個飛速發展的數字時代，我們正以前所未有的速度邁嚮一個更加智能化的未來。驅動這場變革的核心力量，便是機器學習與人工智能。它們不再是科幻小說中的遙遠概念，而是已經滲透到我們生活的方方麵麵，從個性化推薦到自動駕駛，從智能語音助手到精準醫療，無處不在地改變著世界。 想要真正理解並駕馭這股強大的技術浪潮，深入探索機器學習與人工智能的奧秘是必不可少的。這套內容旨在為所有對數據科學、算法建模以及構建智能係統感興趣的讀者提供一份詳盡的指引，帶領大傢穿越理論的迷霧，走嚮實踐的廣闊天地。我們將從最基礎的概念齣發，逐步深入到復雜的技術細節，確保即使是初學者也能搭建起堅實的知識框架。 第一部分：機器學習的基石——從概念到核心算法 在開啓人工智能的徵程之前，我們必須牢固掌握機器學習這門學科的根基。這部分內容將以清晰易懂的方式，為您揭示機器學習的本質：讓計算機通過數據“學習”並做齣預測或決策的能力。我們將深入探討機器學習的兩大主要分支： 監督學習 (Supervised Learning): 這是最常見的機器學習範式。我們將詳細講解其工作原理，即利用帶有“標簽”的數據進行訓練，讓模型學會輸入與輸齣之間的映射關係。你會瞭解到： 迴歸 (Regression): 預測連續數值，例如預測房價、股票價格、溫度等。我們會深入剖析綫性迴歸、多項式迴歸等經典模型，並探討如何評估迴歸模型的性能，如均方誤差 (MSE)、R-squared 等指標。 分類 (Classification): 將數據劃分到預定義的類彆中，例如垃圾郵件識彆、圖像識彆、疾病診斷等。我們將重點介紹邏輯迴歸、支持嚮量機 (SVM)、決策樹、隨機森林以及樸素貝葉斯等核心分類算法，並講解如何使用準確率 (Accuracy)、精確率 (Precision)、召迴率 (Recall)、F1-score 和混淆矩陣等指標來評估分類器的錶現。 模型評估與選擇: 學習如何避免過擬閤 (Overfitting) 和欠擬閤 (Underfitting)，理解交叉驗證 (Cross-validation) 的重要性，以及如何選擇最適閤特定問題的模型。 無監督學習 (Unsupervised Learning): 在這種範式下，我們擁有的數據沒有預先定義的標簽。模型需要自己去發現數據中的隱藏結構和模式。我們將探討： 聚類 (Clustering): 將相似的數據點分組，例如客戶分群、文檔主題發現等。我們將詳細介紹 K-Means 算法、層次聚類 (Hierarchical Clustering) 等常用聚類方法，並理解如何評估聚類效果。 降維 (Dimensionality Reduction): 減少數據的特徵數量，同時盡量保留重要信息。這對於處理高維數據、提高模型訓練效率以及可視化數據至關重要。我們會深入講解主成分分析 (PCA) 和 t-SNE 等技術。 關聯規則挖掘 (Association Rule Mining): 發現數據項之間的有趣關聯，例如“購買瞭尿布的顧客也經常購買啤酒”，常用於市場籃子分析。 強化學習 (Reinforcement Learning): 這是一種通過“試錯”來學習的範式，模型（稱為智能體）在環境中采取行動，並根據獲得的奬勵或懲罰來優化其策略。我們將介紹強化學習的基本概念，如狀態 (State)、動作 (Action)、奬勵 (Reward)、策略 (Policy) 和價值函數 (Value Function)，並簡要提及 Q-learning 等基礎算法，為你打開通往更高級智能體設計的大門。 第二部分：深度學習的革命——神經網絡的構建與應用 如果說機器學習是人工智能的基石，那麼深度學習無疑是近年來推動人工智能飛速發展的最強大引擎。這部分內容將帶您進入神經網絡的奇妙世界，理解其強大的模式識彆能力。 神經網絡基礎: 從最基本的感知機 (Perceptron) 開始，您將理解神經元 (Neuron) 如何模擬生物神經元進行信息處理。我們將逐步構建多層感知機 (Multilayer Perceptron, MLP)，介紹激活函數 (Activation Function) 的作用，如 Sigmoid, ReLU, Tanh 等，以及它們如何引入非綫性，使網絡能夠學習更復雜的模式。 反嚮傳播算法 (Backpropagation): 這是訓練神經網絡的核心算法。您將深入理解誤差是如何從輸齣層反嚮傳播到輸入層，並用於更新網絡中的權重和偏置 (Bias)，從而不斷優化模型的性能。 捲積神經網絡 (Convolutional Neural Networks, CNNs): 專為處理圖像等網格狀數據而設計，CNNs 在計算機視覺領域取得瞭突破性進展。我們將詳細講解捲積層 (Convolutional Layer)、池化層 (Pooling Layer) 和全連接層 (Fully Connected Layer) 的工作原理，以及它們如何有效地提取圖像的局部特徵。您將瞭解到如何使用 CNNs 構建圖像分類器、目標檢測器等。 循環神經網絡 (Recurrent Neural Networks, RNNs): 適用於處理序列數據，如文本、語音和時間序列。我們將探索 RNNs 如何通過“記憶”先前的信息來理解上下文，並深入研究長短期記憶網絡 (LSTM) 和門控循環單元 (GRU) 等改進型 RNNs，它們能夠更好地解決梯度消失/爆炸問題，並處理長序列依賴。 模型訓練與優化: 學習更高級的優化器，如 Adam, RMSprop，以及學習率調度 (Learning Rate Scheduling) 的策略，以加速模型收斂並避免局部最優。我們將深入探討批量歸一化 (Batch Normalization) 和 Dropout 等正則化技術，以提升模型的泛化能力。 遷移學習 (Transfer Learning) 與預訓練模型: 瞭解如何利用已經在大規模數據集上訓練好的模型，通過微調 (Fine-tuning) 來解決自己的問題，這能夠極大地節省時間和計算資源，尤其適用於數據量有限的任務。 第三部分：工具與實踐——構建您的第一個智能應用 理論的學習固然重要，但隻有通過實踐纔能真正掌握技術。這部分內容將引導您選擇閤適的工具，並親手構建您的第一個機器學習和深度學習項目。 Python 編程基礎: 如果您還不熟悉 Python，我們將提供必要的編程語言基礎知識，包括數據結構、控製流、函數以及麵嚮對象編程的概念，為後續的學習奠定基礎。 核心數據科學庫: NumPy: 用於科學計算，提供強大的 N 維數組對象和數學函數。 Pandas: 用於數據處理和分析，提供 DataFrame 等便捷的數據結構，使得數據清洗、轉換和探索變得輕而易舉。 Matplotlib & Seaborn: 用於數據可視化，幫助您直觀地理解數據分布、模型訓練過程和結果。 機器學習庫 Scikit-learn: 這是一個功能強大且易於使用的機器學習庫，提供瞭從數據預處理、特徵工程到模型訓練、評估的完整流程。您將學會如何使用 Scikit-learn 快速實現各種機器學習算法。 深度學習框架入門: TensorFlow: 由 Google 開發，是目前最受歡迎的深度學習框架之一。我們將引導您安裝 TensorFlow，瞭解其計算圖 (Computation Graph) 和張量 (Tensor) 的概念，並學習如何使用 Keras API（TensorFlow 的高級接口）來構建、訓練和部署神經網絡模型。您將學會如何使用 TensorFlow 構建 CNNs 進行圖像識彆，以及 RNNs 進行文本生成等。 PyTorch: 由 Facebook AI Research 開發，以其靈活性和易用性而受到研究人員的青睞。我們將指導您安裝 PyTorch，理解其動態計算圖 (Dynamic Computation Graph) 的優勢，並學習如何使用 PyTorch 的 API 構建各種神經網絡模型。您將體驗到 PyTorch 在研究和快速原型開發中的便捷性。 項目實戰: 我們將通過一係列由淺入深的項目，將理論知識付諸實踐。例如： 構建一個簡單的綫性迴歸模型，預測房屋價格。 訓練一個圖像分類器，識彆貓和狗。 使用 RNNs 構建一個簡單的文本生成器，創作詩歌或故事。 探索更高級的應用，如目標檢測或自然語言處理任務。 第四部分：邁嚮更智能的未來——高級主題與發展趨勢 在掌握瞭機器學習和深度學習的基礎知識和實踐技巧後，我們將進一步拓展您的視野，瞭解人工智能領域的最新進展和未來發展方嚮。 模型部署與應用: 學習如何將訓練好的模型部署到實際應用中，例如 Web 應用、移動應用或嵌入式設備，讓您的智能成果真正落地。 生成對抗網絡 (Generative Adversarial Networks, GANs): 瞭解 GANs 如何通過“生成器”和“判彆器”的對抗來生成逼真的新數據，如圖像、音樂甚至文本。 自然語言處理 (Natural Language Processing, NLP) 的進展: 深入瞭解 Transformer 模型及其衍生的 BERT、GPT 等大型語言模型，它們在理解和生成人類語言方麵取得瞭驚人的成就。 計算機視覺的最新突破: 探討目標檢測、圖像分割、圖像生成等前沿技術，以及它們在自動駕駛、醫療影像分析等領域的應用。 人工智能倫理與社會影響: 關注人工智能發展帶來的倫理挑戰，如偏見、隱私、就業等問題，並思考如何負責任地發展和應用人工智能。 結語： 這是一場激動人心的學習之旅，它將為您打開通往人工智能世界的大門，賦予您創造智能係統的能力。無論您是渴望轉型到數據科學領域的學生，還是希望為現有業務注入智能化的專業人士，亦或是僅僅對未來科技充滿好奇的探索者，這套內容都將為您提供一條清晰、可行且充滿樂趣的學習路徑。準備好迎接這場由數據和算法驅動的智能革命瞭嗎？讓我們一起，用知識和實踐，塑造一個更美好的智能未來。

評分☆☆☆☆☆

在深度學習這個日新月異的領域，一本能夠緊跟時代步伐，並且兼具理論深度與實踐廣度的書籍是極其寶貴的。這本書正是這樣一本難得的佳作。它在介紹深度學習基本原理的同時，又賦予瞭 PyTorch 和 TensorFlow 這兩大框架鮮活的生命力。我尤其欣賞書中對不同類型神經網絡模型的講解，從基礎的前饋神經網絡，到用於序列數據的循環神經網絡，再到用於圖像處理的捲積神經網絡，每一個模型都進行瞭詳盡的剖析，並且提供瞭相應的代碼實現。最令我印象深刻的是，書中對於模型評估與調優的章節，作者詳細闡述瞭如何通過各種指標來衡量模型的性能，以及如何通過正則化、早停等方法來優化模型，這讓我意識到，構建一個高性能的深度學習模型，不僅僅是堆砌算法，更需要精細的調參和優化。這本書讓我有機會接觸到 Google 在深度學習領域的最新進展，並且能夠通過實戰來掌握這些前沿技術，這對我未來的職業發展和個人成長都將産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書是我近期閱讀過的最讓我印象深刻的技術類書籍之一。它以一種非常獨特的方式，將深度學習的理論知識與實際應用緊密結閤。作者似乎完全站在讀者的角度思考問題，用一種非常生動和引人入勝的方式來講解那些原本可能令人生畏的復雜概念。例如，在介紹注意力機製（Attention Mechanism）時，作者並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是通過一個生動的例子，比如機器翻譯過程中，模型如何“關注”句子中的關鍵詞，來解釋這個機製的精髓。這種“可視化”的講解方式，極大地降低瞭我的學習門檻。更重要的是，這本書對 PyTorch 和 TensorFlow 這兩個框架的實踐部分做得非常齣色。它不僅僅是簡單地羅列代碼，而是通過一係列精心設計的項目，引導讀者一步一步地完成從數據準備到模型部署的全過程。我嘗試著跟著書中的項目，訓練瞭一個簡單的圖像分類器，並且成功地將模型部署到瞭自己的設備上，那種成就感是無與倫比的。這本書讓我深刻體會到瞭深度學習的強大之處，並且激發瞭我繼續深入學習的動力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，可以說是我在深度學習領域探索旅程中遇到的一個重要裏程碑。從書名來看，它涵蓋瞭 PyTorch 和 TensorFlow 這兩個最主流的框架，並且特彆強調瞭“實戰”，這讓我對能否快速上手並解決實際問題充滿期待。拿到書後，我立刻被其紮實的理論基礎和豐富的案例所吸引。作者在講解深度學習基本概念時，深入淺齣，不會讓你覺得枯燥乏味，而是通過循序漸進的方式，將復雜的算法原理娓娓道來。例如，在介紹捲積神經網絡（CNN）時，不僅僅停留在數學公式層麵，更是結閤瞭圖像識彆的經典案例，讓你能夠直觀地理解捲積層、池化層等的作用，以及它們如何共同構建一個強大的圖像識彆模型。此外，書中對於 TensorFlow 和 PyTorch 這兩大框架的對比分析也十分到位，詳細闡述瞭它們各自的優缺點以及適用場景，這對於我這樣一個初學者來說，能夠幫助我建立起清晰的框架認知，避免在選擇框架時感到迷茫。最讓我驚喜的是，書中提供的代碼示例都經過精心設計，不僅貼閤實際應用，而且具有很高的可讀性和復用性。我嘗試著跟著書中的代碼進行實踐，從簡單的綫性迴歸到復雜的循環神經網絡（RNN），每一步都清晰明瞭，讓我能夠真正地“動手”起來，將理論知識轉化為實踐能力。這本書的齣現，無疑為我打下瞭堅實的深度學習基礎，讓我對未來的學習和研究充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能領域充滿好奇心的學習者，我一直在尋找一本能夠真正引領我進入深度學習殿堂的入門書籍。這本書的齣現，簡直是雪中送炭。它不僅僅是一本介紹深度學習的書籍，更像是一個循循善誘的良師益友。在閱讀過程中，我深切感受到瞭作者的用心良苦。對於那些我之前可能隻在概念上有所瞭解的深度學習模型，比如生成對抗網絡（GAN）和長短期記憶網絡（LSTM），這本書都給齣瞭非常詳盡的解釋。作者並沒有止步於模型結構圖的展示，而是深入剖析瞭每個模塊的設計思路和工作原理，並且用通俗易懂的語言進行瞭闡釋，讓我能夠真正地理解“為什麼”這樣做。我特彆欣賞書中對模型訓練過程的細緻講解，從數據預處理、模型搭建，到損失函數的選擇、優化器的使用，再到超參數的調整和模型評估，每一個環節都涵蓋得麵麵俱到。書中的代碼實現更是精彩，我嘗試復現瞭其中的一些模型，發現代碼邏輯清晰，注釋也十分到位，使得我能夠輕鬆地理解每一行代碼的含義。這本書讓我不僅僅是“看懂”瞭深度學習，更是學會瞭“如何”去構建和訓練深度學習模型，這對我未來的項目開發和學術研究都將是極大的助力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容之豐富和質量之高，讓我感到非常驚喜。它深入淺齣地剖析瞭深度學習的核心概念，同時又緊密聯係瞭當下最流行的兩個深度學習框架——PyTorch 和 TensorFlow。書中的講解邏輯嚴謹，過渡自然，使得原本可能晦澀難懂的理論知識變得易於理解。我尤其喜歡書中關於神經網絡優化算法的講解，作者不僅詳細介紹瞭 SGD、Adam 等優化器的原理，還通過實際的對比實驗，讓我直觀地看到瞭它們在訓練效率和模型性能上的差異。這對於我理解如何選擇閤適的優化器，以及如何調整學習率等超參數，提供瞭寶貴的經驗。此外，書中關於數據增強和正則化技術的講解也讓我受益匪淺。作者通過具體的例子，清晰地展示瞭這些技術如何有效地提高模型的泛化能力，避免過擬閤。我嘗試著在自己的一些小項目中應用這些技術，模型性能確實得到瞭顯著提升。這本書讓我不僅僅是瞭解瞭深度學習的理論，更是學會瞭如何將其有效地應用於實際問題中，這對我來說具有非常重要的指導意義。