深度学习技术基础(微课版)

作者：田春伟、左旺孟 著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2024

ISBN：9787302676218

电子书格式：pdf/epub/txt

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内容简介

《深度学习技术基础》是一本专为深度学习初学者打造的入门宝典。这本书从初学者的视角出发，以通俗易懂的语言和清晰流畅的结构，引导读者逐步走进深度学习的世界。

在内容上，本书精选了深度学习的核心基础知识，通过生动的图表和示例，帮助读者直观理解CNN、RNN、Transformer等主流深度模型的工作原理和应用场景。读者无需担心深奥的理论推导，只需跟随本书的步伐，就能轻松掌握深度学习的基本概念和原理。

为了让读者更好地巩固所学知识并提升实际应用能力，本书还精心设计了大量贴近实际的例题和实验。这些练习题目难度适中，既能激发读者的学习兴趣，又能让读者在实践中逐步掌握深度学习的应用技巧。无论是图像复原、目标检测还是图像生成，读者都能通过本书找到适合自己的学习路径。

此外，本书还特别添加了图像复原的相关内容，为读者提供了一个全新的视角来理解和应用深度学习技术。图像复原作为计算机视觉领域的重要分支，具有广泛的应用前景，相信读者会对这一部分内容产生浓厚的兴趣。

总的来说，《深度学习技术基础》就像一位贴心的导师，始终陪伴在读者身边，引导读者轻松入门深度学习。无论读者是高等学校计算机、人工智能、自动化、电子和通信等相关专业的本科生或者研究生，还是对深度学习充满好奇的新手，本书都将是你最佳的选择和伴侣。相信通过本书的学习，读者将能够打下坚实的基础，为未来的深度学习之旅做好充分的准备。

本书特色

易读性和实用性并重：本书注重可读性和实用性，采用通俗易懂的语言和清晰的结构来阐述复杂的深度学习原理。同时，书中还提供了大量的实际案例和代码实现，以便读者能够快速上手并应用所学知识解决实际问题。
丰富的例题和实验：书中提供了大量的例题和实验，涵盖了图像复原、目标检测、图像生成等不同的深度学习任务。这些例题和实验旨在帮助读者通过实践来巩固所学知识，提高应用能力。而且，例题不仅附带了相对应的代码和可视化结果图，而且，还附带有深度的思考题。
独特的图像复原内容：与市面上其他教材不同的是，本书特别添加了图像复原的相关内容。图像复原是计算机视觉领域的一个重要分支，旨在从降质的图像中恢复出原始的高质量图像。通过介绍图像复原的基本原理和经典算法，本书为读者提供了一个全新的视角来理解和应用深度学习技术。

目录

前言

深度学习是当前人工智能领域最受关注且应用最广泛的技术之一。它利用人工神经网络模拟人类大脑的神经元结构和学习方式，通过大规模数据和强大的计算能力来实现自主学习和问题解决。如今，深度学习技术已在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著突破。
编写本书的初衷，是为读者提供一份系统而实用的学习参考，帮助读者全面掌握深度学习的基本原理、核心算法及其应用。无论是有志于投身人工智能领域的初学者，还是已经从事相关工作的专业人士，都能从本书中受益。深度学习作为一门复杂的学科，涉及数学、计算机科学、统计学等多个领域的知识。因此，本书力求以清晰易懂的语言、结合实际案例和生动的图表，帮助读者逐步深入理解深度学习的核心概念和关键技术。<p>深度学习是当前人工智能领域最受关注且应用最广泛的技术之一。它利用人工神经网络模拟人类大脑的神经元结构和学习方式，通过大规模数据和强大的计算能力来实现自主学习和问题解决。如今，深度学习技术已在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著突破。<br />编写本书的初衷，是为读者提供一份系统而实用的学习参考，帮助读者全面掌握深度学习的基本原理、核心算法及其应用。无论是有志于投身人工智能领域的初学者，还是已经从事相关工作的专业人士，都能从本书中受益。深度学习作为一门复杂的学科，涉及数学、计算机科学、统计学等多个领域的知识。因此，本书力求以清晰易懂的语言、结合实际案例和生动的图表，帮助读者逐步深入理解深度学习的核心概念和关键技术。<br />本书共分为6章。第1章概述了人工神经网络的起源与发展历程，详细阐释了其基本概念，并深入介绍了人工神经网络的核心组成部分，如神经元、权重和偏置等。同时，列举了常见的神经网络结构，包括前馈神经网络以及反馈神经网络，并对人工神经网络的模型及其广泛应用进行了讨论。第2章聚焦于卷积神经网络的发展及其理论基础，详尽分析了卷积神经网络的基本组件。最后，探讨了卷积神经网络的参数优化方法、优缺点及实际应用场景。第3章介绍了一些经典的卷积神经网络架构，深入解析了它们的结构和特点。通过实际案例和实验演示，展示了这些网络在图像分类、目标检测等任务中的卓越表现，并讨论了各个网络的相对优缺点。第4章介绍了几种常见的深度学习编程工具，包括Caffe、Keras、TensorFlow和PyTorch，并对每种工具的特点、优势和局限性进行了详细阐述与对比。第5章探讨了深度学习技术在图像领域的应用，如图像识别、目标检测和图像分割，通过这些实例展示了卷积神经网络在实际应用中的作用和效果。第6章简要总结了本书的主要内容，并展望了深度学习技术的未来发展方向。<br />在阅读本书之前，读者需要具备一定的数学基础，如线性代数、微积分和概率论。如果读者对于机器学习和人工智能的相关知识已有一定了解，将有助于理解深度学习的概念和方法。即使读者对这些领域尚不熟悉，本书也将以尽可能简洁明了的方式介绍相关概念，帮助读者逐步建立起对深度学习的全面认识。在本书的编写过程中，我们虽已力求确保其科学性、准确性和易读性，但由于技术的迅猛发展，某些最新的研究成果和应用可能未能及时纳入本书。因此，我们鼓励读者在学习的过程中，积极关注最新的学术论文和技术动态，以保持对深度学习领域的前沿认识。<br />书中知识点讲解视频可扫描如下二维码获得文件后，再扫描文件中的二维码观看。<br />Bilibili上的视频二维码<br />编者2024年9月〖3〗深度学习技术基础（微课版）致谢<br />在完成本书的过程中，我们有幸得到了众多人士的支持、鼓励和帮助。在此，谨向所有给予我们帮助与支持的朋友和同仁们致以诚挚的谢意。<br />首先，特别感谢那些开创深度学习领域的先驱们。他们通过不断的探索和卓越的贡献，为深度学习技术的发展奠定了坚实的基础。前辈们丰富的研究成果与创新思维，极大地启发了我们，使我们能够深入理解并应用深度学习的核心原理。<br />其次，感谢我们的同事和合作伙伴们。他们与我们一起探讨、交流和合作，共同解决了许多技术上的问题。他们的智慧和勤奋，使得本书的内容更加充实和全面。<br />再次，我们还要向众多学者、工程师和研究者致以诚挚的谢意。他们的研究论文、开源项目和学术讨论为我们提供了丰富的学习资源和灵感。他们的奉献与贡献，使我们能够深入理解深度学习技术的前沿进展。<br />此外，我们要感谢每一位阅读本书的读者。你们的支持是我们撰写此书的初衷与动力。希望本书能够为你们提供扎实的基础知识和实用的技术指导，帮助你们更好地理解和应用深度学习技术。<br />最后，向所有在我们撰写与出版本书的过程中给予帮助与支持的人们表示由衷的感谢。没有你们的支持和鼓励，我们无法完成这一挑战。本书的完成离不开你们的宝贵贡献与帮助。<br />衷心感谢！</p>