介绍 唐宇迪博士长期深耕于人工智能与计算机科学领域,其精心打造的37门视频课程合集备受瞩目。该课程覆盖「人工智能」「大数据」「计算机视觉」「编程开发」「数据科学」五大技术赛道,构建起“基础理论+实战项目+行业应用”的全链路知识体系。 课程由浅入深,从零基础入门逐步过渡到高阶进阶。底层技术基石方面,涵盖Python编程、机器学习算法等内容;前沿领域聚焦深度学习框架(PyTorch/TensorFlow)、计算机视觉(图像识别/目标检测)、自然语言处理(NLP模型优化)等;热门应用场景则延伸至大数据处理(Hadoop/Spark)、Web开发(前后端实战)、数据挖掘与分析等。 每门课程均以“理论讲…...
![《深度学习入门:基于Python的理论与实现》[pdf]](https://www.1lou.pro/upload/attach/202501/58691_9AWQQBQYC6DVYBT.png)
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》是日本深度学习领域的经典入门畅销书。原版上市后热度颇高,不足2年印刷量就达到100,000册,长期在日亚“人工智能”类图书中位居榜首,收获众多五星好评。
本书以Python 3为工具,在尽量不依赖外部库或工具的情况下,带领读者从零开始创建深度学习模型。书中示例代码清晰,源代码可供下载,运行环境简单,便于读者边读书边执行程序。
作者采用平实的语言,结合直观的插图与具体例子,将深度学习原理讲解得简明易懂。同时,使用计算图介绍复杂的误差反向传播法,十分直观。内容不仅涵盖深度学习和神经网络的基础知识,还对误差反向传播法、卷积神经网络等进行深入讲解,也介绍了相关实用技巧、应用场景以及疑难问题。无论是非AI方向的技术人员、在校大学生与研究生,还是已经熟练使用框架开发模型的读者,都能从本书中有所收获,是深度学习初学者的优质选择,也可作为高校相关教材。
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《深度学习入门 基于Python的理论与实现》[pdf]9.97MB
深度学习入门 基于Python的理论与实践.pdf9.97MB
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