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大道至简
本书聚焦人工智能迅速发展及广泛应用背景下的深度学习主题,内容以数学优化(线性回归和逻辑回归)为起点,延申到单神经元神经网络,依次介绍全连接网络、卷积网络、循环网络,并给出应用实例。全书内容阐述以“简中求道”为核心思想,遵循由数理到网络、由简单网络到复杂网络、由理论到实践的路线,引导读者循序渐进地掌握深度学习的核心技术。全书图文并茂并配有程序代码和数据集,以帮助读者理解和应用相关人工智能技术。本书可作为高等学校相关专业师生、人工智能领域科研和技术人员的入门参考书,对人工智能技术应用感兴趣的读者亦具有较好参考价值。
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