套装3本 Python神经网络编程+深度学习 AI圣经+机器学习 人工智能书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[英] 塔里克·拉希德（TariqRashid） 著

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店铺： 华心图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115474810

商品编码：29308861250

出版时间：2018-04-01

Python神经网络编程+深度学习+机器学习 三本套装仅需226.9元，

深入浅出的Python神经网络与深度学习实战指南 本书是一套精心编排的Python编程、神经网络构建及深度学习理论与实践的综合教程。旨在帮助读者从零开始，系统掌握构建和训练各类神经网络模型，理解深度学习的核心概念，并能将其应用于解决实际问题。无论您是初学者还是希望深化理论基础的研究者，亦或是寻求实战经验的开发者，本书都将是您不可或缺的学习伙伴。 第一部分：Python神经网络编程基础 本部分将带领您进入Python神经网络编程的世界，为后续的深度学习之旅奠定坚实的基础。我们将从Python语言的核心概念入手，逐步引导您理解神经网络的基本组成单元和工作原理。 1. Python基础回顾与环境搭建 Python入门与进阶：对于初学者，我们将快速回顾Python的基础语法、数据类型、控制流、函数以及面向对象编程的概念。对于有一定Python基础的读者，我们将重点讲解其在科学计算领域常用的库，如NumPy（用于高效的数值计算）和Matplotlib（用于数据可视化）。 开发环境配置：详细指导您在不同操作系统（Windows, macOS, Linux）上安装Python解释器，并配置常用的集成开发环境（IDE），如PyCharm或VS Code，以及Jupyter Notebook/Lab，它们是进行科学计算和机器学习实验的绝佳平台。 2. 神经网络的数学原理与基本构建块 神经元模型：深入剖析人工神经元（Perceptron）的工作原理，包括输入、权重、偏置、激活函数及其作用。我们将解释为什么需要激活函数，并介绍常见的激活函数，如Sigmoid、ReLU、Tanh等，分析它们的优缺点。 前向传播：清晰地阐述数据如何从输入层经过隐藏层，最终到达输出层的过程。我们将通过数学公式和直观的图示，帮助您理解前向传播的计算流程。 损失函数：介绍用于衡量模型预测值与真实值之间差异的各种损失函数，如均方误差（MSE）、交叉熵（Cross-Entropy）等，并讨论在不同任务中如何选择合适的损失函数。 反向传播算法：这是神经网络训练的核心。我们将详细讲解反向传播的数学推导过程，从链式法则出发，解释梯度如何从输出层反向传播到输入层，用于更新权重。同时，将通过代码实现来帮助您理解其计算过程。 梯度下降优化器：介绍梯度下降的基本概念，以及其各种变体，如随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、Adam、RMSprop等。我们将分析它们的收敛速度和性能差异，并讲解如何选择合适的优化器。 3. 使用NumPy从零构建神经网络 实现单层神经网络：在没有使用任何深度学习框架的情况下，仅利用NumPy，从头开始实现一个简单的单层感知机，用于解决二分类问题。这将帮助您彻底理解神经网络的底层逻辑。 实现多层前馈神经网络（MLP）：逐步扩展，实现包含一个或多个隐藏层的全连接前馈神经网络。我们将重点演示如何处理层与层之间的连接、激活函数的应用以及反向传播的实现。 数据预处理与特征工程：讲解在训练神经网络前，如何对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、特征缩放（标准化、归一化）以及特征编码等，这些步骤对模型的性能至关重要。 4. 神经网络的训练与评估 训练过程详解：通过代码示例，展示如何组织训练循环，包括前向传播、计算损失、反向传播、更新权重等步骤。 模型评估指标：介绍用于评估模型性能的常用指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（F1-Score）、AUC-ROC曲线等，并解释它们在不同场景下的意义。 过拟合与欠拟合：深入探讨过拟合（模型在训练集上表现好，但在测试集上表现差）和欠拟合（模型在训练集和测试集上表现均不佳）的原因，并介绍常用的正则化技术（L1, L2正则化）、Dropout、早停法（Early Stopping）等来缓解这些问题。 第二部分：深度学习的理论与实践 本部分将深入探讨深度学习的核心概念和前沿技术，涵盖卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种，并介绍如何使用主流的深度学习框架来构建和训练复杂的深度学习模型。 1. 深度学习的核心概念 深度学习的优势：解释深度学习相较于传统机器学习的优势，如强大的特征学习能力，能够自动从原始数据中提取有用的特征，无需人工设计。 “深度”的意义：理解“深度”指的是神经网络层数的增加，以及多层非线性变换如何赋予模型强大的表示能力。 模型泛化能力：强调深度学习模型的目标是学习到能够泛化到未知数据的能力，而不仅仅是记住训练数据。 2. 卷积神经网络（CNN） CNN的诞生与动机：介绍CNN的起源，以及其在处理图像数据方面的革命性突破。 卷积层（Convolutional Layer）：详细讲解卷积层的核心操作，包括卷积核（Filter）的滑动、特征图（Feature Map）的生成、步长（Stride）和填充（Padding）的作用。 池化层（Pooling Layer）：介绍最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）的作用，它们如何减少特征图的维度，提高模型的鲁棒性。 CNN的经典结构：分析LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等经典CNN架构的设计思想和演进过程，理解它们在网络深度、宽度、连接方式等方面的创新。 CNN的应用：重点介绍CNN在图像识别、目标检测、图像分割、人脸识别等领域的实际应用案例，并提供相应的代码实现。 3. 循环神经网络（RNN）与序列模型 RNN的结构与原理：解释RNN的循环连接如何使其能够处理序列数据，理解其在时间序列建模、自然语言处理等方面的应用潜力。 长短期记忆网络（LSTM）：深入剖析LSTM的门控机制（输入门、遗忘门、输出门）如何解决传统RNN的梯度消失/爆炸问题，使其能够学习长距离依赖关系。 门控循环单元（GRU）：介绍GRU作为LSTM的简化版本，解释其门控机制和计算效率。 RNN/LSTM/GRU的应用：展示RNN系列模型在文本生成、机器翻译、语音识别、情感分析、时间序列预测等任务中的具体应用，并提供代码示例。 4. 使用主流深度学习框架 TensorFlow与Keras：深入学习TensorFlow作为Google开发的强大的开源机器学习库，以及其高级API Keras，它提供了简洁易用的接口来构建和训练各种神经网络模型。我们将演示如何使用Keras快速构建CNN、RNN等模型，并进行训练和评估。 PyTorch：学习PyTorch，Facebook开发的另一个流行的开源机器学习框架，其动态计算图特性提供了更高的灵活性和易用性。我们将介绍PyTorch的基本操作、张量（Tensor）的计算、自动求导机制（autograd）以及如何使用PyTorch构建和训练深度学习模型。 框架选择与对比：分析TensorFlow和PyTorch在不同方面的优势与劣势，帮助读者根据项目需求做出明智的选择。 5. 深度学习的进阶主题 迁移学习（Transfer Learning）：介绍如何利用预训练模型（如ImageNet上的CNN模型）来加速和提升在小规模数据集上的模型训练效果。 生成对抗网络（GAN）：解释GAN的基本原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程，以及其在图像生成、风格迁移等方面的应用。 注意力机制（Attention Mechanism）：深入讲解注意力机制如何在序列模型中动态地关注输入序列的不同部分，提升模型的性能，尤其在机器翻译和文本摘要领域。 模型部署与优化：简要介绍如何将训练好的深度学习模型部署到生产环境，以及模型压缩、量化等优化技术，以提高推理速度和降低资源消耗。 第三部分：机器学习与人工智能的宏观视角 本书的第三部分将为读者提供一个更广阔的视野，将神经网络和深度学习置于整个机器学习和人工智能的生态系统中进行理解。我们将回顾机器学习的基本思想，探讨人工智能的现状与未来，并介绍一些关键的AI应用领域。 1. 机器学习的核心思想回顾 监督学习（Supervised Learning）：回顾分类（Classification）和回归（Regression）等监督学习任务，以及支持向量机（SVM）、决策树（Decision Trees）、随机森林（Random Forests）、K近邻（K-Nearest Neighbors）等经典算法。 无监督学习（Unsupervised Learning）：介绍聚类（Clustering，如K-Means）、降维（Dimensionality Reduction，如PCA）和关联规则挖掘（Association Rule Mining）等无监督学习技术，它们在数据探索和发现模式方面具有重要作用。 强化学习（Reinforcement Learning）：简要介绍强化学习的基本框架，包括智能体（Agent）、环境（Environment）、奖励（Reward）和策略（Policy），以及其在游戏AI、机器人控制等领域的应用。 模型选择与评估：强调在实际应用中，理解不同算法的适用场景、权衡模型复杂度与性能、以及进行充分的模型评估和调优的重要性。 2. 人工智能的演进与发展 人工智能的定义与历史：追溯人工智能（AI）的概念起源，回顾AI发展的几个重要时期，包括符号主义、连接主义等。 AI的子领域：梳理AI的主要子领域，如机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器人学、专家系统等，以及它们之间的相互关系。 AI的哲学与伦理：探讨人工智能发展过程中引发的哲学思考，如意识、智能的本质，以及AI伦理问题，如偏见、隐私、就业影响、安全等。 3. 关键AI应用领域深入剖析 自然语言处理（NLP）： 文本预处理：分词、词性标注、词干提取、词形还原等。 词向量表示：Word2Vec, GloVe, FastText等，理解词语的语义表示。 语言模型：N-gram模型，以及基于神经网络的语言模型。 文本分类与情感分析：使用CNN, RNN, Transformer等模型实现。 机器翻译：Seq2Seq模型，以及基于Attention的Transformer模型。 问答系统与对话AI：构建能够理解和回答问题的系统。 计算机视觉（CV）： 图像特征提取：SIFT, SURF等传统特征，以及CNN的自动特征提取。 图像分类：使用CNN进行图像识别。 目标检测：R-CNN系列, YOLO, SSD等。 图像分割：FCN, U-Net等。 人脸识别与姿态估计。 语音技术： 语音信号处理：MFCC等特征提取。 语音识别（ASR）：将语音转换为文本。 语音合成（TTS）：将文本转换为语音。 推荐系统： 协同过滤（Collaborative Filtering）：基于用户行为的推荐。 基于内容的推荐（Content-Based Filtering）。 混合推荐系统（Hybrid Recommender Systems）。 机器人学与自动驾驶： 感知与理解：结合CV和传感器数据。 规划与控制：路径规划，运动控制。 强化学习在机器人中的应用。 4. AI的未来展望 通用人工智能（AGI）：探讨AGI的定义、挑战与研究方向。 AI的伦理规范与负责任的AI：强调在AI发展过程中，建立健全的伦理框架和技术规范的重要性，确保AI技术为人类福祉服务。 AI与其他学科的交叉融合：展望AI在生物、医学、金融、教育等领域的更广泛应用，以及AI与其他学科的深度融合将带来的变革。 本书通过理论讲解、数学推导、代码实现和案例分析相结合的方式，力求让读者在掌握Python神经网络编程和深度学习核心技术的同时，也能对整个AI领域有一个宏观而深刻的认识。我们相信，通过本书的学习，您将能够自信地踏上AI探索之路，并用所学知识解决现实世界中的挑战。

评分☆☆☆☆☆

对于我这样一位有着一定编程基础，但对AI和机器学习领域尚属新手的人来说，这套《Python神经网络编程》、《深度学习AI圣经》、《机器学习》的书籍组合，简直就是一次“从入门到精通”的绝佳机会。我一直听说深度学习是当前AI领域最热门的方向，但又苦于没有一个清晰的学习路径。《机器学习》这本书，我猜想会是很好的起点，它应该会循序渐进地讲解机器学习的基本概念、算法和模型，让我能够理解AI是如何“学习”的。然后，《Python神经网络编程》这个名字让我眼前一亮，它直接点出了用Python实现神经网络的核心，这正是我最想掌握的技能，我期待书中能有大量清晰易懂的代码示例，让我能够边学边练，真正把知识内化。而《深度学习AI圣经》，我将其视为进阶的核心，它或许会深入探讨各种深度学习框架、模型架构以及最新的技术发展，为我打开更广阔的AI视野。总而言之，我希望这套书能够帮助我建立起一个完整的AI知识体系，并且培养出解决实际问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对技术充满好奇的自由职业者，一直在探索新的技能来拓展我的职业领域。当我看到这套《Python神经网络编程》、《深度学习AI圣经》、《机器学习》的书籍时，立刻被吸引住了。我希望《机器学习》这本书能够为我奠定扎实的理论基础，让我理解AI的“前世今生”，了解那些经典算法是如何工作的。而《Python神经网络编程》则是我最期待的部分，我一直想通过Python来亲手实现各种AI模型，我希望这本书能够提供大量生动形象的代码示例和详细的讲解，让我能够快速上手，并在实践中学习。至于《深度学习AI圣经》，我把它看作是我通往AI前沿世界的钥匙，我期待它能带我领略深度学习的无限可能，了解那些令人惊叹的应用，甚至激发出我自己的创新想法。总的来说，我希望这套书能够成为我学习AI的“三部曲”，让我从基础理论到实践操作，再到前沿探索，都能获得全方位的提升，为我打开一个全新的技术大门。

评分☆☆☆☆☆

终于收到了期待已久的这套书！作为一名在AI领域摸爬滚打了一段时间的从业者，我一直在寻找能够系统性梳理知识脉络，并且兼具理论深度与实践指导的书籍。这套组合，从书名上看就非常吸引我：《Python神经网络编程》、《深度学习AI圣经》、《机器学习》。光是“AI圣经”这个词，就足以激起我对知识的渴望。我预计这套书能帮我巩固现有的Python基础，深入理解神经网络的内在机制，并且在深度学习的浪潮中找到清晰的路径。尤其是《Python神经网络编程》，听起来就非常适合我这种喜欢动手实践的人，想必里面会有不少代码示例和实操技巧，能够直接应用到我的项目中。而《深度学习AI圣经》则可能承担了理论框架构建的重任，提供更宏观的视角，帮助我理解AI发展的脉络和前沿技术。最后，《机器学习》作为基础学科，它的存在也让我安心，知道这套书并非只停留在表层，而是能够带领我回到本源，理解AI背后更核心的原理。整体来说，我抱有非常高的期望，相信这套书会成为我工作和学习中不可或缺的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我是一名刚刚接触人工智能领域的研究生，对于如何系统地学习这个庞大而复杂的学科感到有些迷茫。朋友向我推荐了这套书，当我看到《Python神经网络编程》、《深度学习AI圣经》、《机器学习》这三个书名时，心中涌现出一股强烈的学习动力。感觉就像为我量身定制的一样。我想，通过《机器学习》这本书，我应该能够打下坚实的基础，理解那些基础的算法和模型，为后续更深入的学习做好准备。然后，《Python神经网络编程》听起来就非常实用，我一直希望能通过Python来实践各种AI模型，这本书的出现，就像是为我指明了方向，让我知道如何将理论知识转化为代码。而《深度学习AI圣经》，这个名字实在是太霸气了，它让我对深度学习的神秘面纱充满了好奇，希望这本书能够为我揭示深度学习的强大之处，以及它在现实世界中的各种应用。我非常期待这套书能够带领我从零开始，一步步掌握人工智能的核心技术，让我能够在学术研究和未来的职业生涯中取得进步。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在互联网公司工作的技术经理，我一直关注着人工智能的最新发展，并希望将AI技术融入到我们现有的产品和服务中。这次选择这套《Python神经网络编程》、《深度学习AI圣经》、《机器学习》的书籍，是希望能够系统地提升团队在AI领域的技术实力。我个人认为，《机器学习》这本书应该能为团队提供坚实的理论基础，让大家从根本上理解AI的工作原理。《Python神经网络编程》则侧重于实践，我相信它能帮助我们的工程师们快速掌握使用Python构建和训练神经网络的技巧，从而加速产品原型开发。而《深度学习AI圣经》这个名字，暗示了它很可能涵盖了当前最前沿的深度学习技术和应用案例，这对于我们把握行业趋势、探索新的商业机会至关重要。我期望这套书能够帮助我们团队构建起一套高效的AI技术栈，并且在实际项目中落地，为公司带来实实在在的价值。