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  • 深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例 洪锦魁主编;陈昭明著 著 洪锦魁 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 陈昭明著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2022-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 陈昭明著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2022-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-09-01
    • 字数:991000
    • 页数:637
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787302610304
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:清华大学出版社

    深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例

    作  者:洪锦魁主编;陈昭明著 著 洪锦魁 编
    定  价:159
    出 版 社:清华大学出版社
    出版日期:2023年05月26日
    页  数:648
    装  帧:平装
    ISBN:9787302610304
    主编推荐

    "深度学习已经风靡全球,对于计算机相关的从业者来说,学习其相关知识至关重要,对于非计算机领域的从业者来说,学习这些知识也可以大大扩宽自己的视野,对科技世界的发展动向略知一二。《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》的作者以统计学人的角度,从深度学习推荐的数理知识出发,一步步介绍各种领域的算法和应用,帮助学习者们构建一个完整的知识体系,做到即学即用,避免让知识成为空中楼阁。 "

    内容简介

    全书共15章,分为5篇,第一篇说明深度学习的概念,包括数理基础,特点是结合编程解题,加深读者印象,第二篇说明TensorFlow的学习地图,从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践,逐步解构神经网络,第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等,第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域,介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等,最后,介绍强化学习的基础知识,包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、QLearning算法,当然,还有相关案例实践。各章详述如下:第1章介绍AI的发展趋势,鉴古知今,了解前两波AI失败的原因,比较第三波发展的差异性。第2章介绍深度学习推荐的统计/数学基础,不仅要理解相关知识,也力求能撰写程序解题。第3章介绍TensorFlow基本功能,包括张量运算、自动微分及神经网络层的组成,并说明梯度下降法求解的过程。第4章开始实践,依照机器学习的十项流程null

    作者简介

    "陈昭明,成功大学统计系学士、清华大学工业工程研究所硕士。曾任职于IBM、工研院电通所、软件开发公司、ERP顾问公司、电信公司、财经数据库公司,目前担任Python、机器学习、深度学习、AIoT讲师。获2018年IT邦帮忙铁人赛 AI 组冠军、2021年IT邦帮忙铁人赛 AI 组优选。 洪锦魁,中国台湾计算机专家,有名程序员与IT作家。横跨DOS时代、Windows时代、Internet时代、大数据时代,纵观IT兴衰而笔耕不辍。台湾天龙书局IT图书常年霸榜专业户。其作品版权包括:中国台湾(繁体中文)、中国大陆(简体中文)、马来西亚(马来文)、美国(英文)。写作特色:所有程序语法依特性分类,同时以实用的程序范例进行解说,程序确保跑通,让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。"

    精彩内容

    目录
    第一篇深度学习导论
    第1章深度学习导论
    1-1人工智能的三波浪潮
    1-2AI的学习地图
    1-3机器学习应用领域
    1-4机器学习开发流程
    1-5开发环境安装
    第2章神经网络原理
    2-1推荐的数学与统计知识
    2-2线性代数
    2-2-1向量
    2-2-2矩阵
    2-2-3联立方程式求解
    2-3微积分
    2-3-1微分
    2-3-2微分定理
    2-3-3偏微分
    2-3-4简单线性回归求解
    2-3-5积分
    2-4概率与统计
    2-4-1数据类型
    2-4-2抽样
    2-4-3基础统计
    2-4-4概率
    2-4-5概率分布
    2-4-6假设检定
    2-5线性规划
    2-6普通最小二乘法与优选似然估计法
    2-6-1普通最小二乘法
    2-6-2优选似然估计法
    2-7神经网络求解
    2-7-1神经网络
    2-7-2梯度下降法
    2-7-3神经网络求解
    第二篇TensorFlow基础篇
    第三篇进阶的影像应用
    第四篇自然语言处理
    第五篇强化学习

    售后保障

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