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  • [正版新书]仓颉TensorBoost学习之旅 人工智能与深度学习实战 董昱 清华大学出版社 仓颉TenserB
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    • 作者: 董昱著
    • 出版社: 清华大学出版社
    • 出版时间:2024-10
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    • 作者: 董昱著
    • 出版社:清华大学出版社
    • 出版时间:2024-10
    • 开本:16开
    • ISBN:9786348092437
    • 版权提供:清华大学出版社

     书名:  仓颉TensorBoost学习之旅——人工智能与深度学习实战
     出版社:  清华大学出版社
     出版日期  2024-09
     ISBN号:  9787302642312
    本书以基础知识和实例相结合的方式,详细介绍仓颉TcnsorBoost的基本使用方法和常见技术,从最
    基本的神经元开始,讲述神经网络的发展历程,以及深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基本
    用法
    全书共11章,第1~4章介绍仓颉TensorBoost的底层逻辑,探寻神经网络的原理;第5~9章介绍常
    用的算子,以及如何通过仓颉TcnsorBoost构建深度神经网络;第10章和第11章分别介绍卷积神经网络
    和循环神经网络,并实现图像识别和序列预测。
    本书面向仓颉语言初学者,以及神经网络、深度学习的初学者,无论您是否有仓颉语言的编程基础,也
    无论您是否了解深度学习,都可以打 开本:书,一览究竟。
    版权所有,侵权必究。举报:010-62782989,beiqinquan@tup.tsinghua.edu.cn。

     

    董昱,华为开发者专家(HUAWEI Developer Experts)、仓颉社区讲师(Cangjie Community Speaker)、仓颉库开发者(Cangjie Library Developer),首批仓颉语言开发者,在软件和算法设计等方面具有丰富的经验。

     

    仓颉TenserBoost提供了神经网络构建的基本框架,而且其优良的语言特性可以提高神经网络的运行效率。本书是一本面向仓颉语言初学者,以及神经网络、深度学习的初学者的书籍,意在提供关于仓颉TenserBoost的使用说明书。无论您是否有仓颉语言的编程基础,也无论您是否对深度学习是否了解都可以打开本书,一览究竟。本书从最基本的神经元开始,讲述神经网络的发展历程,以及深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基本用法。

     

    教学课件(PPT) 本书源码

    第1章 初探深度学习………………………………………………………………………… 1
    1.1 人工智能的基本概念 ……………………………………………………………… 1
    1.2 神经网络的3次浪潮 ……………………………………………………………… 5
    1.2.1 第1次浪潮:感知机的诞生和应用 ……………………………………… 5
    1.2.2 第2次浪潮:神经网络的大发展 ……………………………………… 14
    1.2.3 第3次浪潮:深度学习 ………………………………………………… 16
    1.3 深度学习框架……………………………………………………………………… 17
    1.3.1 主流深度学习框架的对比 ……………………………………………… 17
    1.3.2 昇思(MindSpore) ……………………………………………………… 20
    1.4 本章小结…………………………………………………………………………… 23 1.5 习题………………………………………………………………………………… 23
    第2章 仓颉语言快速入门 ………………………………………………………………… 24
    2.1 仓颉语言的开发环境搭建………………………………………………………… 24
    2.1.1 安装和配置仓颉语言编译器 …………………………………………… 24
    2.1.2 第1个仓颉程序 ………………………………………………………… 25
    2.2 仓颉语言的基本语法……………………………………………………………… 26
    2.2.1 变量和数据类型 ………………………………………………………… 26
    2.2.2 字符和字符串 …………………………………………………………… 31
    2.2.3 操作符和表达式 ………………………………………………………… 32
    2.2.4 条件结构和循环结构 …………………………………………………… 33
    2.2.5 函数的定义和调用 ……………………………………………………… 36

    2.3 类和结构体………………………………………………………………………… 41
    2.3.1 类与对象 ………………………………………………………………… 41
    2.3.2 继承和多态 ……………………………………………………………… 48
    2.3.3 接口 ……………………………………………………………………… 53
    2.3.4 结构体及其构造函数 …………………………………………………… 57
    2.4 泛型和集合类型…………………………………………………………………… 60
    2.4.1 泛型类型 ………………………………………………………………… 60
    2.4.2 泛型函数 ………………………………………………………………… 63
    2.4.3 集合类型 ………………………………………………………………… 65
    2.5 包管理工具………………………………………………………………………… 70
    2.5.1 包 ………………………………………………………………………… 70
    2.5.2 模块 ……………………………………………………………………… 71
    2.5.3 库 ………………………………………………………………………… 74
    2.6 本章小结…………………………………………………………………………… 7
    ………

     

    近10年来,人工智能的发展突飞猛进,针对不同领域、不同数据源的算法层出不穷,形
    成了百花争艳的局面。各类AI产品也在悄无声息地融入我们的日常生活中,为生产与生
    活带来巨大便利。甚至,AI被许多学者誉为第4次工业革命的重要驱动力。不过,AI的范
    畴很大,而其中发展最为迅速,最具有活力的算法就是大名鼎鼎的深度学习,而深度学习的
    根基则是传统的神经网络。从卷积神经网络、循环神经网络再发展到如今的Transformer,
    包括GPT系列等语言大模型在内的各类AI产品似乎都离不开神经网络的根基。那么,什
    么是神经网络? 如何构建神经网络? 神经网络又有怎样的优势呢? 本书希望能够给读者一
    个基本的答案。
    仓颉语言是华为公司最新推出的全场景编程语言,包含较为完善的标准库和第三方库, 其中,仓颉TensorBoost提供了神经网络构建的基本框架,而且其优良的语言特性可以提高 神经网络的运行效率。另外,仓颉的语法糖还可以用于简化代码,方便初学者学习。本书是 一本面向仓颉语言初学者,以及神经网络、深度学习初学者的书籍,意在提供关于仓颉 TensorBoost的使用说明书。无论您是否有仓颉语言的编程基础,也无论您是否了解深度 学习,都可以打开本书,一览究竟。本书会从最基本的神经元开始,讲述神经网络的发展历 程,以及深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基本用法。
    本书共11章,其中第1~4章介绍仓颉TensorBoost的底层逻辑,探寻神经网络的原 理,通过“手搓”代码的方式实现了最为简单的神经网络,即多层感知机;第5~9章介绍更 加复杂的算子,以及如何通过仓颉TensorBoost构建深度神经网络,实现通用性AI模型; 第10章和第11章分别介绍两种非常经典且实用的神经网络———卷积神经网络和循环神经 网络,并实现了图像识别和序列预测。需要注意的是,自


     

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