本書通過理論與項目實踐相結合的方式引領讀者進入人工智能技術的大門。書中首先從人工智能技術的數學基礎講起，然後重點剖析神經網絡的運行流程，最後以大量的實際項目編碼實踐方式幫助讀者扎實地掌握人工智能開發所需要的基本理論知識和核心開發技術。
本書共15章，涵蓋的內容有神經網絡初體驗；深度學習的微積分基礎；深度學習的線性代數基礎；神經網絡的理論基礎；用Python從零實現識別手寫數字的神經網絡；神經網絡項目實踐；使用神經網絡實現機器視覺識別；用深度學習實現自然語言處理；自動編解碼網絡和生成型對抗性網絡；增強性學習網絡的開發實踐；TensorFlow入門；使用TensorFlow和Keras開發高級自然語言處理系統；使用TensorFlow和Keras實現高級圖像識別處理系統；使用TensorFlow和Keras打造智能推薦系統；深度學習重要概念和技巧總結。
本書盡可能通過細致的講解降低讀者入門人工智能編程的門檻。書中案例豐富，內容非常實用，特別適合有志於投身人工智能領域的IT專業人士或學生閱讀。閱讀本書需要讀者具有一定的數學基礎。
本書共15章，涵蓋的內容有神經網絡初體驗；深度學習的微積分基礎；深度學習的線性代數基礎；神經網絡的理論基礎；用Python從零實現識別手寫數字的神經網絡；神經網絡項目實踐；使用神經網絡實現機器視覺識別；用深度學習實現自然語言處理；自動編解碼網絡和生成型對抗性網絡；增強性學習網絡的開發實踐；TensorFlow入門；使用TensorFlow和Keras開發高級自然語言處理系統；使用TensorFlow和Keras實現高級圖像識別處理系統；使用TensorFlow和Keras打造智能推薦系統；深度學習重要概念和技巧總結。
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