深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch實(shí)戰(zhàn)

定　價(jià)：￥69.00

作　者：	張偉振
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302576860	出版時(shí)間：	2021-05-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	270	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《深度學(xué)習(xí)原理與PyTorch實(shí)戰(zhàn)》按照從理論到實(shí)踐，從實(shí)踐到創(chuàng)造的順序講解深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的知識(shí)與技術(shù)，代碼翔實(shí)，公式簡(jiǎn)單易懂?！渡疃葘W(xué)習(xí)原理與PyTorch實(shí)戰(zhàn)》第1章介紹深度學(xué)習(xí)的概念和目前的形勢(shì)，第2章介紹Python編程語言基礎(chǔ)，第3章使用Python語言計(jì)算極限、導(dǎo)數(shù)、級(jí)數(shù)等數(shù)學(xué)問題，第4章講解深度學(xué)習(xí)的基本原理與PyTorch框架的基本使用，第5章和第6章詳細(xì)講述經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)CNN和RCNN，第7~9章介紹自研深度學(xué)習(xí)框架，并詳細(xì)討論之前忽略的深度學(xué)習(xí)底層實(shí)現(xiàn)上的算法和細(xì)節(jié)，第10章介紹目前機(jī)器學(xué)習(xí)的前沿?zé)o監(jiān)督學(xué)習(xí)，第11章主要講解深度學(xué)習(xí)模型以Web應(yīng)用形式部署的技術(shù)?！渡疃葘W(xué)習(xí)原理與PyTorch實(shí)戰(zhàn)》適合有高等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、希望了解深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域知識(shí)和技術(shù)的初學(xué)者閱讀，也可作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的參考用書。

作者簡(jiǎn)介

　　張偉振，主要從事系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中的應(yīng)用方面的研究，在計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、大型軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)、后臺(tái)開發(fā)、桌面應(yīng)用、游戲、Web應(yīng)用等領(lǐng)域亦有較豐富經(jīng)驗(yàn)。

圖書目錄

第1章人工智能的新篇章
1．1 引言
1．2 過去人工智能的困境
1．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1．4 我們都是煉丹師
1．4．1 機(jī)器的力量
1．4．2 遍地開花的深度學(xué)習(xí)
1．5 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)三部曲
1．6 深度學(xué)習(xí)框架
1．6．1 常見的深度學(xué)習(xí)框架
1．6．2 PyTorch的優(yōu)勢(shì)
第2章 Python基礎(chǔ)（29min）
2．1 Python簡(jiǎn)介
2．1．1 Python語言
2．1．2 編譯器和解釋器
2．1．3 Python的哲學(xué)
2．1．4 Python的優(yōu)缺點(diǎn)
2．2 Python Hello World
2．2．1 安裝Python解釋器
2．2．2 Hello World程序
2．3 Python基本語法
2．3．1 變量
2．3．2 函數(shù)
2．3．3 基本數(shù)據(jù)類型
2．3．4 條件控制
2．3．5 列表
2．3．6 錯(cuò)誤和異常
2．4 標(biāo)準(zhǔn)庫
2．4．1 math
2．4．2 文件讀寫和os庫
2．5 Python面向?qū)ο?br />2．5．1 花名冊(cè)
2．5．2 使用class關(guān)鍵字聲明類
2．5．3 限定函數(shù)參數(shù)的類型
2．5．4 靜態(tài)方法
2．6 包和模塊
2．6．1 安裝第三方庫
2．6．2 創(chuàng)建包和模塊
2．6．3 使用第三方庫
2．6．4 打包Python源代碼
2．7 開發(fā)環(huán)境
2．7．1 Jupyter Notebook
2．7．2 安裝PyCharm
第3章實(shí)用數(shù)學(xué)（11min）
3．1 線性代數(shù)
3．1．1 向量
3．1．2 矩陣
3．1．3 使用矩陣的理由
3．2 高等數(shù)學(xué)
3．2．1 函數(shù)
3．2．2 函數(shù)的極限
3．2．3 導(dǎo)數(shù)
3．2．4 導(dǎo)函數(shù)
3．2．5 泰勒公式
3．2．6 偏導(dǎo)數(shù)
3．2．7 梯度
第4章深度學(xué)習(xí)原理和PyTorch基礎(chǔ)（85min）
4．1 深度學(xué)習(xí)三部曲
4．1．1 準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
4．1．2 定義模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器
……
第5章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（38min）
第6章序列模型（93min）
第7章算法基礎(chǔ)
第8章 C++基礎(chǔ)
第9章自研深度學(xué)習(xí)框架
第10章無監(jiān)督學(xué)習(xí)
第11章案例：游戲AI