深度學習:核心技術、工具與案例解析

深度學習:核心技術、工具與案例解析

作者: 高彥傑 於子葉
出版社: 機械工業
出版在: 2018-07-24
ISBN-13: 9787111603030
ISBN-10: 7111603036
裝訂格式: 平裝
總頁數: 260 頁





內容描述


本書由微軟亞洲研究院的資深AI工程師撰寫,是一本面向初學者的、以實戰為導向的深度學習指南。
本書首先詳細講解了深度學習的知識體系、核心概念、模型與算法、工具和庫(TensorFlow等)等全棧技術知識,然後以案例的形式講解瞭如何將這些知識應用到計算機視覺、自然語言處理、語音識別、對話機器人、人臉識別、自動駕駛等領域。
全書一共分為10章:
第1章從宏觀的角度系統地梳理了深度學習的適用領域、發展過程、知識圖譜,以及各種工具與平臺,目的是讓讀者對這個領域有一個整體性的認識,為後面的學習打下基礎。
第2章從微觀的角度結合CNN、RNN等神經網絡詳細闡述了深度學習的核心概念、經典模型和算法。
第3章和第4章對深度學習框架TensorFlow進行了全面講解,從基本的安裝、配置,到高級特性和性能優化,面面俱到,能引領讀者快速掌握TensorFlow的基本使用方法。
第5~8章在前4章的基礎上,以實戰的方式講解瞭如何以TensorFlow為工具,將深度學習的各項技術應用到語音識別、對話機器人、人臉識別、自動駕駛等領域。結合實際的應用場景,比生硬地講技術知識點效果更好。
第9~10章講解了深度學習的可視化實踐和性能優化實踐。
深度學習涉及的知識門類多且複雜,初學者進入這個領域的門檻很高,本書作者結合自己多年的學習和實戰經驗,提煉出了初學者應該掌握的關鍵技術,指引性非常強,大大降低了學習的難度。此外,以實戰為導向的知識點串講方式,也能讓讀者學得更輕鬆。
以深度學習為代表的人工智能正在改變著工程師解決問題的方式。深度學習算法應用非常廣泛,在計算機視覺、自然語言處理、語音識別中都取得了不俗的成績,並逐漸在其他機器學習問題中取代原有算法。本書首先介紹了深度學習算法的基礎,隨後帶領你進入一個引人入勝的深度學習世界,你將領略到深度學習技術與應用的魅力及挑戰。本書將使用基於TensorFlow等庫,帶你一起攻剋人臉識別、語音識別、對話機器人與自動駕駛等領域中的問題。同時,除了經典算法的學習,你還可以瞭解深度學習的主流開發工具的使用以及實踐經驗。
通過閱讀本書,你將:
透徹理解深度學習的算法與模型
通過代碼具體實現各種深度學習模型
用最流行的深度學習框架TensorFlow探究神經網絡
深入瞭解深度學習算法的應用領域
探索通過深度學習構建語音識別器
庖丁解牛深度學習在對話機器人中的應用
理解深度學習在人臉識別中的應用
瞭解自動駕駛中的深度學習的作用
瞭解圍繞深度學習的主流開發工具與工程實踐經驗




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