深度学习理论与实战：基础篇

本书不仅包含人工智能、机器学习及深度学习的基础知识，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，而且也囊括了学会使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 这三个主流的深度学习框架的*小知识量；不仅有针对相关理论的深解释，而且也有实用的技巧，包括常见的优化技巧、使用多 GPU 训练、调试程序及将模型上线到生产系统中。本书希望同时兼顾理论和实战，使读者既能深理解理论知识，又能把理论知识用于实战，因此本书每介绍完一个模型都会介绍其实现，读者阅读完一个模型的介绍之后就可以运行、阅读和修改相关代码，从而可以更加深刻地理解理论知识。
【推荐语】
深述理论，跳出公式看深度学习，这边风景独好！ 注重实战，跨越从知道到做到的鸿沟，一线经验实战！ 细解源码，知其然更知其所以然，与版本无关！ 实操案例，拿来即用学得会做得到，轻松门人工智能！
【作者】
李理，毕业于北京大学，研究方向为自然语言处理，有十多年自然语言处理和人工智能研发经验，先后在去哪儿网、百度和出门问问等企业工作，从事过分布式爬虫、搜索引擎、广告系统，主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统。现在是环信人工智能研发中心的VP，负责环信中文语义分析放平台和环信智能机器人的设计与研发。目前他致力于语音识别、自然语言处理等人工智能技术在企业中的推广和落地，以提高企业服务的水平和效率。