作者简介

龙良曲:网名“龙龙老师”,毕业于中南大学,曾担任新加坡国立大学助理研究员,专注于深度学习领域的前沿算法研究。担任网易云课堂“深度学习与PyTorch入门实战”“深度学习与TensorFlow2入门实战”等视频课程的主讲教师,帮助无数学员快速掌握深度学习算法知识,课程广受好评。

内容简介

人工智能是近年来全球火热的研究领域之一,尤其是随着深度学习算法研究的突破,人工智能技术被应用到图片识别、机器翻译、语音助手、自动驾驶等一系列领域中,取得了前所未有的智能水平。深度学习算法涵盖的内容非常前沿和广袤,国内外出版的相关书籍并不算多,有些侧重于理论层面的推导,有些侧重于框架API的介绍,鲜有能结合深度学习算法理论和实战讲解的教材。为了使读者能够深刻理解深度学习算法精髓,《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》以探索问题式叙述风格展开,从最简单的人工智能问题入手,一步步地引导读者分析和解决并发现新的问题,重温当年算法设计人员的探索之路。《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》介绍了深度学习算法所需要的基础数学理论、TensorFlow 2.x框架的基本使用方法、回归问题、分类问题、反向传播算法、梯度下降算法、过拟合、全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络、强化学习、迁移学习等主流和前沿知识。针对每个算法或模型,《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》均详细分析了采用TensorFlow框架的实现方法,并基于多个常见的经典数据集进行了算法模型的实战,如基于MNIST和CIFAR10数据集的图片识别实战、基于IMDB数据集的文本分析实战、基于动漫头像数据集的图片生成实战和基于OpenAI Gym环境的平衡杆游戏实战等。通过原理与实战结合的方式,读者可最大限度地理解算法理论,同时提升工程实现能力。《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》可作为高等院校人工智能课程的教材,也可供从事人工智能、深度学习算法研究与开发人员自学或参考。


龙良曲:网名“龙龙老师”,毕业于中南大学,曾担任新加坡国立大学助理研究员,专注于深度学习领域的前沿算法研究。担任网易云课堂“深度学习与PyTorch入门实战”“深度学习与TensorFlow2入门实战”等视频课程的主讲教师,帮助无数学员快速掌握深度学习算法知识,课程广受好评。

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豆瓣评论

  • 清風明月
    抽时间过了一遍,主要目的就是想了解一下tf2.0的各种特性。除了强化学习不太了解,以至于大半没有看懂以外,其他的部分感觉讲解的还算是相当清楚。尤其是代码的部分,很适合看了网上tf2.0文档的初学者进一步学习参考。整体而言,算是一部不错的中文教材。11-28
  • 沉寂之舟
    挺系统的,原理加代码的结合,是我最喜欢的阅读方式,前面对tensorflow的使用算相当细致了,后面实践部分内容广,但是部分内容深浅不一,还得自己找别的资料配合.08-30
  • monarch
    作者很用心,在原理和推导方面做的不错,但是程序代码有点跳脱,很多细节方面缺少点仔细03-21
  • 常盤貴子
    tf和dl介绍有点跳跃,必须有一定的dl基础才适合进阶,代码不全,有一些因为tf版本问题需要更新03-16
  • 触摸壹缕阳光
    读的第二遍,总的来说是一本好书,后面依然介绍的不够深度,有的代码有问题,书中的代码有几个小问题,有一些地方没有细致的介绍代码用法,但是这种情况总归是不多。05-22

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