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深度卷積網路原理與實踐(全彩印刷)/智能系統與技術叢書

  • 作者：彭博
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111596653
  • 出版日期：2018/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：311
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    深度卷積網路（DCNN）是目前十分流行的深度神經網路架構，它構造清晰直觀，效果引人入勝，在圖像、視頻、語音、語言領域都有廣泛應用。
    彭博著的《深度卷積網路原理與實踐(全彩印刷)》以AI領域最新的技術研究和實踐為基礎，從技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧、訓練方法、技術前瞻等6個維度對深度卷積網路進行了系統、深入、詳細的講解。
    以實戰為導向，深入分析AlphaGo和GAN的實現過程、技術原理、訓練方法和應用細節，為讀者依次揭開神經網路、卷積網路和深度卷積網路的神秘面紗，讓讀者了解AI的「思考過程」，以及與人類思維的相同和不同之處。
    本書在邏輯上分為3個部分：
    第一部分綜述篇（第1、6、9章）
    這3章不需要讀者具備編程和數學基礎，對深度學習和神經網路的基礎知識、AlphaGo的架構設計和工作原理，以及深度學習和人工智慧未來的技術發展趨勢進行了宏觀介紹。
    第二部分深度卷積網路篇（第2、3、4、5章）
    結合作者的實際工作經驗和案例代碼，對深度卷積網路的技術理論、工作原理、實踐方法、架構技巧和訓練方法做了系統而深入的講解。
    第三部分實戰篇（第7、8章）
    詳細分析了AlphaGo和GAN的技術原理、訓練方法和應用細節，包括詳細的代碼分析和大量GAN的精彩實例。
    本書的案例代碼在GitHub上提供下載，同時讀者可在GitHub上與作者交流與本書相關的問題。
作者介紹
彭博
    彭博，人工智慧、量化交易、區塊鏈領域的資深技術專家，有20年以上的研發經驗，智能硬體公司稟臨科技（withablik.com）的聯合創始人。     在人工智慧與信息科技方面，對深度學習、機器學習、電腦圖形學、智能硬體等有較為深入的研究。     在量化交易方面，曾在全球大的外匯對沖基金負責程序化交易，對市場的微觀和宏觀行為有較為深入的理解。     在區塊鏈方面，對智能合約、DApp開發和自動交易有較為深入的實踐。     知乎上科技領域的大V，在專欄撰有大量技術文章。
目錄
前言
引子·神之一手
第1章  走進深度學習的世界
  1.1 從人工智慧到深度學習
  1.2 深度神經網路的威力：以AlphaGo為例
    1.2.1 策略網路簡述
    1.2.2 泛化：看棋譜就能學會下圍棋
    1.2.3 擬合與過擬合
    1.2.4 深度神經網路的速度優勢
  1.3 深度神經網路的應用大觀
    1.3.1 圖像分類問題的難度所在
    1.3.2 用深度神經網路理解圖像
    1.3.3 AlphaGo中的深度神經網路
    1.3.4 自動發現規律：從數據A到答案B
    1.3.5 深度神經網路的更多應用
    1.3.6 從分而治之，到端對端學習
  1.4 親自體驗深度神經網路
    1.4.1 TensorFlow遊樂場
    1.4.2 MNIST數字識別實例：LeNet-5
    1.4.3 策略網路實例
    1.4.4 簡筆畫：Sketch-RNN
    1.4.5 用GAN生成動漫頭像
  1.5 深度神經網路的基本特點
    1.5.1 兩大助力：算力、數據
    1.5.2 從特徵工程，到逐層抽象
    1.5.3 深度神經網路學會的是什麼
  1.6 人工智慧與神經網路的歷史
    1.6.1 人工智慧的兩大學派：邏輯與統計
    1.6.2 人工智慧與神經網路的現代編年史
第2章  深度卷積網路：第一課
  2.1 神經元：運作和訓練
    2.1.1 運作：從實例說明
    2.1.2 訓練：梯度下降的思想
    2.1.3 訓練：梯度下降的公式
    2.1.4 訓練：找大小問題的初次嘗試
    2.1.5 訓練：Excel的實現
    2.1.6 重要知識：批大小、mini-batch、epoch
  2.2 深度學習框架MXNet：安裝和使用
  ……
第3章  深度卷積網路：第二課
第4章  深度卷積網路：第三課
第5章  深度卷積網路：第四課
第6章  AlphaGo架構綜述
第7章  訓練策略網路與實戰
第8章  生成式對抗網路：GAN
第9章  通向智能之秘
跋  人工智慧與我們的未來
附錄  深度學習與AI的網路資源

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