深度學習基礎與案例教程（簡體書）

《深度學習基礎與案例教程》主要介紹深度學習基礎理論及案例實戰，共11章內容，從人工智能基礎，到深度學習算法原理，再到深度學習項目實戰，邏輯清晰，由淺入深，內容層次分明，從簡單的線性模型引出非線性的深度學習模型。深度學習模型部分主要講解卷積神經網絡、循環神經網絡、Transformer模型、生成對抗網絡、遷移學習等。《深度學習基礎與案例教程》在介紹理論內容時配有公式推導和詳細的闡述，便於讀者理解。在項目實戰方面，本書每個算法理論都對應一個案例進行鞏固，並在最後兩章結合深度學習的兩大領域——自然語言處理與計算機視覺，選取電影評論情感分析與圖像分類作為全書的綜合實戰項目，對全書內容進行總結。《深度學習基礎與案例教程》基於TensorFlow框架開發，代碼簡潔明瞭，每個項目實戰案例都配有完整的項目實現代碼，並對代碼進行了詳細的注解。《深度學習基礎與案例教程》可以作為高等院校人工智能相關專業本科生、研究生的入門教材，也可作為相關工程技術人員的參考書。