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本書旨在採用一種符合讀者認知角度且能提升其學習效率的方式來講解深度學習背後的基礎知識。
本書總計9章，深入淺出地介紹了深度學習的理論與算法基礎，從理論到實戰全方位展開。前三章旨在幫助讀者快速入門，介紹了必要的數學概念和必備工具的用法。後六章沿著深度學習的發展脈絡，從最簡單的多層感知機開始，講解了深度神經網絡的基本原理、常見挑戰、優化算法，以及三大典型模型(基礎卷積神經網絡、基礎循環神經網絡和注意力神經網絡)。
本書系統全面，深入淺出，且輔以生活中的案例進行類比，以此降低學習難度，幫助讀者迅速掌握深度學習的基礎知識。本書適合有志於投身人工智能領域的人員閱讀，也適合作為高等院校人工智能專業的教學用書。
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