破解深度学习(基础篇):模型算法与实现

本书旨在采用一种符合读者认知角度且能提升其学习效率的方式来讲解深度学习背后的基础知识。 本书总计9章，深浅出地介绍了深度学习的理论与算法基础，从理论到实战全方位展。前三章旨在帮助读者快速门，介绍了必要的数学概念和工具的用法。后六章沿着深度学习的发展脉络，从最简单的多层感知机始，讲解了深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型（基础卷积神经网络、基础循环神经网络和注意力神经网络）。 本书系统全面，深浅出，且辅以生活中的案例行类比，以此降低学习难度，帮助读者迅速掌握深度学习的基础知识。本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。  
【推荐语】
1.B站知名人工智能垂直类博主梗直哥创作，基于全网累计播放百万次的人工智能系列视频和课程编写。 2.配套视频（原付费内容）助力学习，提升学习效率，讲解深度学习背后的基础知识。 3.涵盖当前深度学习的热领域，从理论到实战全方位展，全面解除前沿技术。 4.知乎、B站、公众号、知识星球等设有交流互动渠道，针对不同读者群体提供不的教学内容和方法。