实用深度学习基础

本书根据深度学习技术发展速度快、理论性与实践性强、应用广泛等特，结合教学、科研及应用需求，坚持“原理、技术、应用”三位一体原则，注重基础性、系统性、前沿性和实用性的统一，对深度学习的**方法与研究趋势行全面深的研究和探索。全书分成四部分：部分是人工智能基础，重阐述人工智能的概念、发展历史和发展趋势等；第二部分是深度学习基础，包括机器学习基础理论、深度学习基础、深度学习网络的优化方法和技巧；第三部分是经典神经网络技术，包括卷积神经网络、循环神经网络、神经网络的区分性训练、序列到序列建模；第四部分是高级深度学习技术，包括自编码器、迁移学习、生成对抗网络、终身学习、深度强化学习、元学习、自监督学习等。 本书在深浅出的讲解中将**理论成果与实际问题解决过程相结合，培养学生的创新思维和解决复杂工程问题能力，适用于人工智能、网络安全、通信工程、信息工程等专业高年级本科生、研究生教学，可作为人工智能相关领域的科研人员、工程师的重要参考书。
【推荐语】
（1） 坚持“原理、技术、应用”三位一体原则，注重基础性、系统性、前沿性和实用性的统一。 （2） 知识体系全、技术框架新，涵盖了目前行业应用的深度学习技术。 （3） 既注重整体思路设计，又注重核心技术细节分析，使得学生学习时“既见树木又见森林”。 （4） 源自作者20多年从事人工智能基础理论、计算机视觉、自然语言理解和语音识别等领域的科研积累，提供大量典型、实用方法讲解和分析。 （5） 在深浅出的讲解中将理论成果与实际问题解决过程相结合，培养学生解决复杂工程问题能力。 （6） 以问题为中心来呈现技术演变展，培养学生“发现问题、分析问题、解决问题”能力，启发学生创新思维。
【作者】
屈丹，信息工程大学人工智能教研室副主任、教授、博士生导师，视听感知与语言认知方向学术带头人，国家科技部、国家自然科学基金委评审专家，省部级智能语音处理领域专家组副组长。从事人工智能与机器学习理论、语音处理与识别、自然语言理解、计算机视觉等领域教学科研工作。承担“人工智能导论”“机器学习”“深度学习”“自然语言理解”“语音处理与识别”等课程教学任务，主持国家863课题、国家自然科学基金、国家社会科学基金、省部级重预研等科研项目20余项。获得省部级科技步二等奖4项、三等奖1项，发表学术论文110篇，被三大检索收录60篇。申请国家发明专利、软件著作权近20项，出版专著教材6部。三次获得军队人才岗位津贴，荣立三等功2次。 张文林，信息工程大学人工智能教研室副教授、硕士生导师，从事智能信息处理、语音识别等领域教学科研工作。承担“机器学习”“深度学习”“自然语言理解”“强化学习”等课程教学任务，先后主持国家自然科学基金项目1项、中国博士后科学基金面上一等资助项目1项、省部级重课题多项，博士学位论文获得2015年度河南省优秀博士学位论奖，曾获省部级科技步二等奖3项、三等奖1项，发表学术论文40余篇，其中三大检索20余篇，获授权或受理国家发明专利10余项，软件著作权5项。出版专著教材3部，2次荣立三等功。 杨绪魁，信息工程大学人工智能教研室讲师，从事人工智能与机器学习理论、语音处理与识别、自然语言理解等领域教学科研工作。承担“人工智能导论”“语音处理与识别”“深度学习”等课程教学任务，主持国家社会科学基金青年基金项目1项，参与国家自然科学基金、国家社会科学基金、河南省自然科学基金、省部级预先研究、省部级重大装备项目等项目多项，获省部级自然科学奖工程二等奖1项、自然科学奖工程三等奖1项，在SCI期刊、中文核刊上发表论文十余篇，出版专著教材3部，申请国家发明专利、软件著作权10项，荣立三等功1次。