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深度學習是人工智能的重要分支，在多個應用領域取得了突破性成果。本書作為深度學習的入門教材，基本涵蓋了深度學習的各個方面。全書共8章，第1章概要介紹了深度學習的基本概念、典型算法及應用；第2～5章是本書的核心內容，詳細介紹了卷積神經網絡、循環神經網絡、Transformer和生成對抗網絡的基本原理、典型算法以及主要應用；第6章介紹了一些典型的深度生成模型以及近期比較流行的擴散模型；第7章介紹了深度學習中常用的正則化與優化方法；第8章介紹了TensorFlow、PyTorch和飛槳三個常用的深度學習框架。本書每章都附有複習題，中間各章還附有實驗題，便於讀者複習知識點和進行實踐鍛煉。此外，附錄中還給出了一些數學基礎知識和中英文術語對照。
本書可作為高等院校計算機科學與技術、智能科學與技術、自動化、電子科學與技術等相關專業的研究生或本科生教材，也可作為深度學習研究人員與算法工程師的參考書。
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