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全新正版Python深度学习从零开始学9787302603368清华大学出版社
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章人工智能、机器学习与深度学习简介
1.1什么是人工智能
1.2人工智能的本质
1.3人工智能相关专业人才的就业前景
1.4机器学习和深度学习
1.4.1什么是机器学习
1.4.2深度学习独领风骚
1.4.3机器学习和深度学习的关系和对比
1.5小白如何学深度学习
1.5.1关于两个“放弃”
1.5.2关于三个“必须”
第2章深度学习开发环境搭建
2.1 Jupyter Notebook 极速入门
2.1.1 什么是Jupyter Notebook
2.1.2 如何安装和启动Jupyter Notebook
2.1.3 Jupyter Notebook的基本使用
2.2深度学习常用框架介绍
. Windows环境下安装TensorFlow(CPU版本)和Keras
2.4 Windows 环境下安装 TensorFlow(GPU版本)和Keras
2.4.1确认显卡支持CUDA
2.4.2安装CUDA
2.4.3安装cuDNN
2.4.4安装TensorFlow(GPU版本)和Keras
2.5 Windows 环境下安装PyTorch
2.5.1安装PyTorch(CPU版本)
2.5.2安装PyTorch(GPU版本)
第3章 Python数据科学库
3.1张量、矩阵和向量
3.2数组和矩阵运算库——NumPy
3.2.1列表和数组的区别
3.2.2创建数组的方法
3.. NumPy的算术运算
3.24 КИОЬ
3.3数据分析处理库——Pandas
3.3.1 Pandas 数据结构Series
3.3.2 Pandas 数据结构DataFrame
3.3.3 Pandas处理CSV文件
3.3.4 Pandas数据清洗
3.4数据可视化库——Matplotlib
第4章深度学习基础
4.1神经网络原理阐述
4.1.1神经元和感知器
4.1.2激活函数
4.1.3损失函数
4.1.4梯度下降和学习率
4.1.5过拟合和Dropout
4.1.6神经网络反向传播法
4.1.7 TensorFlow 游乐场带你玩转神经网络
4.2卷积神经网络
4.2.1什么是卷积神经网络
4.2.2卷积神经网络详解
4..卷积神经网络是如何训练的
4.3卷积神经网络经典模型架构
4.3.1 LeNet5
4.3.2 AlexNet
4.3.3 VGGNet
4.3.4 GoogLeNet
4.3.5 ResNet
……
3章生成对抗网络
13.1什么是生成对抗网络
13.2生成对抗网络算法细节
13.3循环生成对抗网络
13.4利用CycleGAN进行图像风格迁移
13.4.1导入必要的库
13.4.2数据处理
13.4.3生成网络
13..判别络
13.4.5整体网络结构的搭建
13.4.6训练代码
13.4.7结果展示
后记 进一步深入学习
宋立桓
IT资深技术专家,腾讯公司腾讯云解决方案架构师,主要负责为企业客户提供顾问咨询、培训和方案设计服务。之前服务于微软中国有限公司。目前专注于云计算、大数据和人工智能,对区块链的相关技术也有深入的研究。
著有图书《Cloudera Hadoop大数据平台实战指南》《AI制胜:机器
学习极简入门》《MySL能优化和高可用架构实践》等。
本书立足实践,以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论以及相关的必要知识,同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书的读者只需具备Python语言基础知识,不需要有数学基础或者AI基础,按照本书的内容循序渐进地学习,即可速上深度学习。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境与答疑服务。 本书共分13章,主要内容包括人工智能、机器学习和深度学习之间的关系、深度学习的环境搭建、深度学习的原理、深度学习框架TensorFlow和Keras、卷积神经网络相关知识、图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等内容。本书从简单的常识出发来切入AI领域,打造平滑和兴奋的学习 体验。 本书作为零基础入门书,既适合希望了解深度学习、使用深度学习框架速上的初学者和技术人员阅读,也适合作为高等院校和培训学校人工智相关专业的师生的实训教材。
本书以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论及其相关知识,同时提供图像识别、情感分析、迁移学习、人脸识别、图像风格迁移、生成对抗网络等案例引导读者入门深度学习。
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