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内容简介
前言
第1章 人工智能、机器学习与深度学习简介
1.1 什么是人工智能
1.2 人工智能的本质
1.3 人工智能相关专业人才的就业前景
1.4 机器学习和深度学习
1.5 小白如何学深度学习
第2章 深度学习开发环境搭建
2.1 Jupyter Notebook极速入门
2.2 深度学习常用框架介绍
2.3 Windows环境下安装TensorFlow（CPU版本）和Keras
2.4 Windows环境下安装TensorFlow（GPU版本）和Keras
2.5 Windows环境下安装PyTorch
第3章 Python数据科学库
3.1 张量、矩阵和向量
3.2 数组和矩阵运算库——NumPy
3.3 数据分析处理库——Pandas
3.4 数据可视化库——Matplotlib
第4章 深度学习基础
4.1 神经网络原理阐述
4.2 卷积神经网络
4.3 卷积神经网络经典模型架构
第5章 深度学习框架TensorFlow入门
5.1 第一个TensorFlow的“Hello world”
5.2 TensorFlow程序结构
5.3 TensorFlow常量、变量、占位符
5.4 TensorFlow案例实战
5.5 可视化工具TensorBoard的使用
第6章 深度学习框架Keras入门
6.1 Keras架构简介
6.2 Keras常用概念
6.3 Keras创建神经网络基本流程
6.4 Keras创建神经网络进行泰坦尼克号生还预测
6.5 Keras创建神经网络预测银行客户流失率
第7章 数据预处理和模型评估指标
7.1 数据预处理的重要性和原则
7.2 数据预处理方法介绍
7.3 常用的模型评估指标
第8章 图像分类识别
8.1 图像识别的基础知识
8.2 实例一：手写数字识别
8.3 实例二：CIFAR-10图像识别
8.4 实例三：猫狗识别
第9章 IMDB电影评论情感分析
9.1 IMDB电影数据集和影评文字处理介绍
9.2 基于多层感知器模型的电影评论情感分析
9.3 基于RNN模型的电影评论情感分析
9.4 基于LSTM模型的电影评论情感分析
第10章 迁移学习
10.1 迁移学习简介
10.2 什么是预训练模型
10.3 如何使用预训练模型
10.4 在猫狗识别的任务上使用迁移学习
10.5 在MNIST手写体分类上使用迁移学习
10.6 迁移学习总结
第11章 人脸识别实践
11.1 人脸识别
11.2 人脸检测和关键点定位实战
11.3 人脸表情分析情绪识别实战
11.4 我能认识你——人脸识别实战
第12章 图像风格迁移
12.1 图像风格迁移简介
12.2 使用预训练的VGG16模型进行风格迁移
12.3 图像风格迁移总结
第13章 生成对抗网络
13.1 什么是生成对抗网络
13.2 生成对抗网络算法细节
13.3 循环生成对抗网络
13.4 利用CycleGAN进行图像风格迁移
后记 进一步深入学习
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