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Python深度学习简介

计算机 类型 可以朗读 语音朗读 162千字 字数 2021 发行日期

主编推荐语

了解Python开发环境构建、Python基础等内容，领略深度学习领域的全貌。

内容简介

深度学习是人工智能技术和研究领域之一，通过建立阶层人工神经网络在计算机实现人工智能。

本课程理论与实践并重，知识体系完整全面，读者通过本教程的学习可以构建属于自己的深度学习知识体系，了解人工智能的发展趋势和新技术，并可以往自己感兴趣的方向深挖。

本书可作为人工智能初学者的入门书目，也可作为具备一定知识背景的读者的学习参考书籍。

目录

• 版权信息
• 内容简介
• 作者简介
• 前言
• 第1章 导论
• 本书学习路线
• 人工智能与深度学习
• 深度学习的算法流程
• .1 特征工程
• .2 模型评估
• 总结
• 第2章 Python开发环境搭建
• Linux服务器
• .1 下载与安装
• .2 使用mobaxterm连接远程服务器
• .3 在服务器上安装Python开发环境
• .4 Jupyter Notebook的使用
• Windows平台
• .1 下载Anaconda
• .2 安装配置
• .3 安装路径配置
• .4 系统环境配置
• .5 在Windows上使用Jupyter Notebook
• 使用Anaconda国内源
• .1 更换清华源
• .2 更换中科大源
• .3 pip设定永久阿里云源
• Python虚拟环境
• .1 创建Python虚拟环境
• .2 切换虚拟环境
• .3 在虚拟环境中安装额外的包
• .4 虚拟环境的相关命令
• PyCharm远程连接服务器
• .1 下载PyCharm专业版
• .2 PyCharm连接虚拟环境
• .3 使用screen进行任务管理
• 总结
• 第3章 Python基础
• Python简介
• Python初阶学习
• .1 变量赋值
• .2 标准数据类型
• .3 数据类型转换
• .4 算术运算符
• .5 格式化
• Python进阶学习
• .1 循环
• .2 条件语句
• .3 文件I/O
• .4 异常
• .5 导包
• Python高阶学习
• .1 面向过程编程
• .2 面向对象编程
• .3 面向过程与面向对象的区别
• 正则表达式
• .1 re.match
• .2 re.search
• .3 re.sub
• .4 re.compile函数与findall
• .5 正则表达式的重点
• 进程与线程
• .1 多进程的例子
• .2 多线程例子
• 总结
• 第4章 深度学习
• Keras简介
• .1 Keras的优点
• .2 Keras的缺点
• .3 Keras的安装
• 全连接神经网络
• .1 全连接神经网络简介
• .2 全连接神经网络原理
• .3 全连接神经网络小结
• 卷积神经网络
• .1 全连接神经网络的缺点
• .2 卷积神经网络原理
• .3 卷积神经网络与全连接神经网络的区别
• .4 卷积层
• .5 局部连接和权值共享
• .6 池化层
• .7 训练
• .8 卷积神经网络的超参数设置
• .9 卷积神经网络小结
• 超参数
• .1 过拟合
• .2 优化器
• .3 学习率
• .4 常见的激励函数
• .5 常见的损失函数
• .6 其他超参数
• .7 超参数设置小结
• 自编码器
• .1 自编码器的原理
• .2 常见的自编码器
• .3 自编码器小结
• RNN与RNN的变种结构
• .1 RNN与全连接神经网络的区别
• .2 RNN的优势
• .3 其他RNN结构
• .4 LSTM
• .5 门控循环单元
• .6 RNN与RNN变种结构小结
• 代码实践
• .1 全连接神经网络回归——房价预测
• .2 全连接神经网络与文本分类
• .3 卷积神经网络之文本分类
• .4 卷积神经网络之图像分类
• .5 自编码器
• .6 LSTM实例之预测股价趋势
• 总结
• 第5章 生成对抗网络
• 生成对抗网络的原理
• 生成对抗网络的训练过程
• 实验
• .1 代码
• .2 结果分析
• 总结
• 第6章 遗传算法与神经网络
• 遗传演化神经网络
• .1 遗传算法原理
• .2 遗传算法整体流程
• .3 遗传算法遇上神经网络
• .4 演化神经网络实验
• 遗传拓扑神经网络
• .1 遗传拓扑神经网络原理
• .2 算法核心
• .3 NEAT实验
• 总结
• 第7章 迁移学习与计算机视觉
• 计算机视觉
• .1 图像分类
• .2 目标检测
• .3 语义分割
• .4 实例分割
• 计算机视觉遇上迁移学习
• .1 VGG
• .2 VGG16与图像分类
• .3 VGG16与目标检测
• .4 VGG16与语义分割
• .5 ResNeXt与实例分割
• 迁移学习与计算机视觉实践
• .1 实验环境
• .2 实验流程
• .3 代码
• .4 结果分析
• 总结
• 第8章 迁移学习与自然语言处理
• 自然语言处理预训练模型
• .1 Word2Vec
• .2 BERT
• .3 RoBERTa
• .4 ERNIE
• .5 BERT_WWM
• .6 NLP预训练模型对比
• 自然语言处理四大下游任务
• .1 句子对分类任务
• .2 单句子分类任务
• .3 问答任务
• .4 单句子标注任务
• 迁移学习与自然语言处理竞赛实践
• .1 赛题背景
• .2 赛题任务
• .3 数据说明
• .4 环境搭建
• .5 赛题分析
• .6 实验代码
• 总结

评分及书评

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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。

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