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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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    jingying

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