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推荐这7本深度学习自学书,小白也能变专家:OD体育官网

作者:OD体育官网 时间:2021-07-11 17:40
本文摘要: 对代码、编程感兴趣的可以关注「老K玩代码」民众号和我交流!分享代码、履历、项目和资讯1. Python深度学习 评价:★★★★★ 5.0/5.0星作者: [美] 弗朗索瓦•肖莱出书社: 人民邮电出书社简介:本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽先容了用Python和Keras举行深度学习的探索实践,涉及盘算机视觉、自然语言处置惩罚、生成式模型等应用。书中包罗30多个代码示例,步骤解说详细透彻。

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 对代码、编程感兴趣的可以关注「老K玩代码」民众号和我交流!分享代码、履历、项目和资讯1. Python深度学习 评价:★★★★★ 5.0/5.0星作者: [美] 弗朗索瓦•肖莱出书社: 人民邮电出书社简介:本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱(François Chollet)执笔,详尽先容了用Python和Keras举行深度学习的探索实践,涉及盘算机视觉、自然语言处置惩罚、生成式模型等应用。书中包罗30多个代码示例,步骤解说详细透彻。

由于本书驻足于人工智能的可达性和普通化,读者无须具备机械学习相关配景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习情况、建设图像识别模型、生成图像和文字等能力。书评:Zoom.Quiet: 是也乎,( ̄▽ ̄).首创人的图书是必须刷的…乐成的资助建设起一个正确的观点…DeepLearning.不是万能的…丫很简朴…只是许多….以及…NVIDIA.的股票能买就买吧…不得不涨的………morninglife: 隔邻组的书,放假前被我揣回了家,过年的三天粗览了一遍。

给了我一个直观的观点,有英文PDF版本,之后照着谁人再举行实践。轩辕御龙: 真的深入浅出,很是适合刚有基础的初学者上手。2. 神经网络与深度学习 评价:★★★★★ 5.0/5.0星作者: 邱锡鹏出书社: 机械工业出书社简介:邱锡鹏复旦大学盘算机科学技术学院教授、博士生导师,于复旦大学获得理学学士和博士学位。

主要研究领域包罗自然语言处置惩罚、机械学习、深度学习等,在相关领域的权威国际期刊、集会上揭晓学术论文60余篇,获得盘算语言学顶级国际集会ACL 2017良好论文奖、全国盘算语言学集会CCL 2019最佳论文奖,2015年入选首届中国科协青年人才托举工程,2018年获得中国中文信息学会“钱伟长中文信息处置惩罚科学技术奖青年创新一等奖”,入选由“清华—中国工程院知识智能团结研究中心和清华大学人工智能研究院”团结公布的2020年人工智能(AI)全球最具影响力学者提名。该排名参考已往十年人工智能各子领域最有影响力的集会和期刊揭晓论文的引用情况,排名前10的学者当选该领域当年最具影响力学者奖,排名前100的其他学者获最具影响力学者提名奖。

作为项目卖力人开源公布了两个自然语言处置惩罚开源系统FudanNLP和FastNLP,获得了学术界和工业界的广泛使用。现在担任中国中文信息学会青年事情委员会执行委员、盘算语言学专委会委员、语言与知识盘算专委会委员,中国人工智能学会青年事情委员会常务委员、自然语言明白专委会委员。

书评:江霰: 这本书文字精练流通,举例经典恰当,可是公式推导简直是灾难!关键地方跳步,琐碎地方详细,重要变量(符号)没有解释,重要矩阵尤其是高维矩阵不注明尺寸(size),上标下标杂乱......所以作者真的想让人搞明确一些内容吗?.李沐与Goodfellow的书是深度学习的首选。HazzaC: 很是良心的一本书,受益匪浅,基本上主流的深度学习模型都有先容,强烈建议作为DL入门读物和课本。mailtozou: 实在看不懂,不明觉厉。说这本书是入门书籍的,你们的门槛也太高了。

3. 深度学习推荐系统 评价:★★★★☆ 4.5/5.0星作者: 王喆出书社: 电子工业出书社简介:深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命,本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面先容了这场技术革掷中的主流技术要点。《深度学习推荐系统》既适合推荐系统、盘算广告和搜索领域的从业者阅读,也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读,资助他们建设深度学习推荐系统的技术框架,通过学习前沿案例 增强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。

书评:刚洗了热水澡: 内容挺好的,可是相当于是说做了汇总,作者的民众号啥的,很多多少内容都提及过了。.作者自己功力深厚,可是这本书跟我期望中的样子相比,还是差了点儿。wadefall: 五星推荐,算是同道中人,但作者对业务、算法、工程的整体思考与实践在连续举行,让自己“在线”,从而明白很是深刻,要向作者学习。louiss007: 相见恨晚!体系完整,脉络清晰,字里行间透漏着满满的实践干货。

有一定机械学习和推荐系统基础的,阅读收益会更佳!4. Python深度学习:基于PyTorch 评价:★★★★☆ 4.5/5.0星作者: 吴茂贵出书社: 机械工业出书社简介:这是一本基于最新的Python和PyTorch版本的深度学习著作,旨在资助读者低门槛进入深度学习领域,轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法,快速实现从入门到进阶的转变。本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年事情履历的结晶,从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习举行了系统的解说。内容选择上,广泛涉猎、重点突出、注重实战;内容摆设上,实例切入、由浅入深、循序渐进;表达形式上,深度抽象、化繁为简、用图说话。

本书共16章,分为三部门:第一部门(第1~4章) PyTorch基础 首先解说了机械学习和数据科学中一定会用到的工具Numpy的使用,然后从多个角度解说了Pytorch的必备基础知识,最后详细解说了Pytorch的神经网络工具箱和数据处置惩罚工具箱。第二部门(第5~8章) 深度学习基础 这部门从技术原理、算法设计、实践技巧等维度解说了机械学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧,涵盖视觉处置惩罚、NLP和生成式深度学习等主题。

第三部门(第9~16章) 深度学习实践 这部门从工程实践的角度解说了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案,详细包罗人脸识别、图像修复、图像增强、气势派头迁移、中英文互译、生成式反抗网络、反抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容。书评:海南小怪兽: 看到豆瓣评分9.几,就买了一本阅读了一下。大失所望,代码部门倒是挺不错的(预计就是想让人直接复制粘贴的),可是书本内容和代码内容相比过于粗浅。

重复,重复: 前面几章不错,后面的内容有不少错误5. 深度学习的数学 评价:★★★★ 4.0/5.0星作者: [日]涌井良幸出书社: 人民邮电出书社简介:《深度学习的数学》基于富厚的图示和详细示例,通俗易懂地先容了深度学习相关的数学知识。第1章先容神经网络的概况;第2章先容明白神经网络所需的数学基础知识;第3章先容神经网络的最优化;第4章先容神经网络和误差反向流传法;第5章先容深度学习和卷积神经网络。

书中使用Excel举行理论验证,资助读者直观地体验深度学习的原理。书评:自娱者小五: 日常温习。

每本这类书都有自己奇特的亮点,这本属“激活”的观点讲得最好,最小化价格函数则还可以,但很遗憾反向流传有点翻车,和《python神经网络编程》没法比。书里有错字,另有下标错误,不多可是不应该。林同学: 谁人什么小恶魔这种工具毫无意义,可是讲梯度下降和误差反向流传这个讲的比力清楚和简朴版dilfish: 切合日本人一贯的气势派头,名字高峻上,内容幼稚园6. TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版) 评价:★★★☆ 3.5/5.0星作者: 顾思宇出书社: 电子工业出书社简介:TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架,现在已获得广泛应用。

《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》为TensorFlow入门参考书,旨在资助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,通过详细的TensorFlow示例先容如何使用深度学习解决实际问题。

书中包罗深度学习的入门知识和大量实践履历,是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。第2版将书中所有示例代码从TensorFlow 0.9.0升级到了TensorFlow 1.4.0。

在升级API的同时,第2版也增补了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功效。另外,第2版还新增两章划分先容TensorFlow高层封装和深度学习在自然语言领域应用的内容。

《TensorFlow:实战Google深度学习框架(第2版)》适用于想要使用深度学习或TensorFlow的数据科学家、工程师,希望相识深度学习的大数据平台工程师,对人工智能、深度学习感兴趣的盘算机相关从业人员及在校学生等。书评:wheres my mind: 拼集吧.自己有理论基础.看这本书比力简朴啊.也就想用这书快速tensorflow敲一遍熟练一下而已.而且太贵.订价特么39还差不多louiss007: 这才是现在最好的TensorFlow入门书籍。其他的入门书籍可以都撇了,哈哈。

改天再写个详细书评~angwer: 知识有限,不太明确,还需再看7. 深度学习之TensorFlow 评价:★★★☆ 3.5/5.0星作者: 李金洪出书社: 机械工业出书社简介:本书通过96个案例,全面解说了深度学习神经网络原理和TensorFlow的使用方法。全书共分为3篇,第1篇深度学习与TensorFlow基础,包罗快速相识人工智能与TensorFlow、搭建开发情况、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容;第2篇深度学习基础——神经网络,先容了神经网络的基础模型,包罗单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容;第3篇深度学习进阶,是对基础网络模型的灵活运用与自由组合,是对前面知识的综合及拔高,包罗深度神经网络和反抗神经网络两章内容。本书特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者阅读,也适合社会培训班和各大院校对深度学习有兴趣的学生阅读。

书评:盐水毛豆: 很实用的一本书,至少作者自己想表达的内容已经表达清楚了,虽然其中会有些小错误和瑕疵,可是思量到其中内容的时效性可以说编著历程的效率相当高了,出来的时机也很应景。爱扯淡的小羽士: 说真的,函数api在官网上直接就能查到,这本书应该着重解释理论。不外tensorflow和这本书一样欠好用。

hexdiad: 入门……真的想入门,But.I.can't.understand.往期精彩推荐:在github上被热荐的7个深度学习项目「要闻」Ubuntu Web:Firefox 的 Web 操作系统替代 Chrome OS在github上最新公布的12个javascript开源项目学好JavaScript基本功,老K推荐这几本书除了hutool,github上另有这7个Java项目值得关注粉丝福利:如果你也对编程感兴趣,记得加老K玩代码民众号和我交流哦!内里有我最近整理的一些与"深度学习"相关学习资料,有需要的可以去看一下。关键词深度学习,希望对大家有用。


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