深度学习：从基础到实践（上、下册）（用近千张图和简单的例子讲解相关知识且不涉及复杂数学内容的深度学习图书。）

内容简介

《深度学习：从基础到实践（上、下册）》是一本专为读者打造的深度学习入门与进阶指南。本书由安德鲁·格拉斯纳撰写，以近千张精心设计的插图和大量简单易懂的实例为核心，将复杂的深度学习概念娓娓道来，避免了令人生畏的复杂数学推导。全书分为上下两册，上册侧重基础理论，涵盖神经网络的基本结构、前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等核心模型，并通过直观的图示和代码示例帮助读者理解原理；下册则聚焦实践应用，包括自然语言处理、计算机视觉、生成对抗网络（GAN）等前沿领域，以及模型训练、调优和部署的实用技巧。

本书的最大特色在于“从基础到实践”的递进式学习路径，无论读者是否具备深厚的数学背景，都能通过书中的图解和案例轻松入门。书中利用大量可视化元素（如网络结构图、数据流图、损失函数变化图等）替代传统公式，使抽象概念变得清晰可感。同时，每章配有思考题和动手项目，鼓励读者在实战中巩固知识。本书适合计算机科学、数据科学、人工智能相关专业的学生，以及希望转型AI领域的工程师和研究人员阅读，是一本不可多得的深度学习学习资源。

版权
内容提要
译者序
前言
资源与支持
第1章机器学习与深度学习入门
  1.1 为什么这一章出现在这里
  1.2 从标记数据中学习
  1.3 监督学习
  1.4 无监督学习
  1.5 生成器
  1.6 强化学习
  1.7 深度学习
  1.8 接下来会讲什么
  参考资料
第2章随机性与基础统计学
  2.1 为什么这一章出现在这里
  2.2 随机变量
  2.3 一些常见的分布
  2.4 独立性

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