实战深度学习——原理、框架及应用前言: 奇点前夜前言
近十年来,伴随着世界范围内大数据和人工智能的迅猛发展,机器学习中的深度学习一路凯歌高进,在社会生活中的各个领域大放异彩。在为新生应用提供核心算法模型的同时,又渗透到对传统流程的再造之中,潜移默化地影响着人们身边的多个方面。即将到来的智能化浪潮,其所依赖的大数据、深度学习算法和强算力,使得许多传统问题有了新的解决方法和思路。
当前,在信息技术、无人服务和互联网等新兴领域,越来越多的工程师运用深度学习技术来强化产品功能、提升产品性能。在公共安全、金融保险、卫生医疗、文化教育等传统领域,越来越多的从业者正积极地设法引入深度学习技术,掀起新一轮的技术革命。在大量的应用需求牵引下,日益增多的学习者正在加入到深度学习的热潮中。他们可能来自于计算机、电子工程、数学、软件工程等相关专业,也可能从其他专业跨界而来。
对深度学习的研究,需要常怀敬畏之心。很多人把深度学习理解成一个“黑匣子”,知其然而不知其所以然。但是,深度学习提供了从感知到认知的过渡,以及知识的表达和形成过程。从应用角度来看,各个行业面临的主要挑战其实是如何通过深度学习来真正理解现实世界。虽然很多问题已经可以在一定程度上运用深度学习技术来解决,例如图像识别和语音合成，但是现在迫切需要可解释的人工智能技术,尤其是金融和医疗等传统领域,更需要关心其工作原理而非仅仅是其输出。
作为前沿交叉学科的研究人员,我们认为，如果要将深度学习技术应用到传统领域并真正发挥作用,仍然需要剖析深度学习背后的理论、原则和数学依据。为此,基于多年积累的丰富的领域知识和经验,以及数据和场景,团队正在研究深度学习的理论问题,例如可解释性、泛化能力和知识表达。
本书最初起源于团队自身建设的能力提升所需。我们整理了深度学习的数学基础、主流工具和框架,对常用的深度学习模型进行了演练,并收集了一批当前热门的应用案例作为实战化操作练习。这本材料随着团队新生力量的增加而不断更新,多次被作为培训教材使用且反响良好,才促使萌生推向市场的念头。
本书系统、全面地覆盖了深度学习的主要原理、方法和应用实践。主要分为3部分: 第一部分(第1～3章)是基础知识和算法实战,包括深度学习概念、主流工具及框架,展开分析了神经网络的原理及实现。第二部分(第4～6章)是常用的深度学习模型,对卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络进行了演练。第三部分(第7～11章)通过具体应用场景,详细分析了基于深度学习的目标检测、图像分割、人脸识别和文本自动生成等当前热点综合案例,展示如何在实际中解决问题。
本书构建了一套明晰的深度学习体系,同时各章内容相对独立,并提供全套课件、源代码、数据集和使用说明等学习资源。读者不要求有深度学习或者机器学习的背景知识,只需具备基本的数学和编程知识,如基础的线性代数、微分、概率及Python编程知识。
本书是跨域大数据智能分析与应用省级重点实验室团队协同努力的成果，由邓劲生和庄春华负责搭建整体框架确定实战内容、组织验证应用和调度实施,前6章初稿主要由熊炜林执笔,后5章初稿主要由王良执笔,乔凤才、尹晓晴、宋省身、赵涛、李勐等参与了文稿修改和部分章节的编写,田野制作了课程课件,黎珍、刘娟、张智超、陶应娟等进行实例验证,伏西平、李勐等参与试点应用。部分内容来自于参考文献和网络资源转载,未能逐一溯源和说明引用,特在此表示感谢。
由于深度学习正处于蓬勃发展之中,而作者的自身水平、理解能力、项目经验和表达能力有限,书中难免存在一些错误和不足之处,还望各位读者不吝赐教。除了配套源代码和数据集之外，本书还备有全套教学课件可供参考，欢迎将本书选作教材的老师垂询和交流。
作者2020年6月于砚瓦池
书单推荐
