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本文荐书 | 《深度学习入门:基于 Python 的理论与实践》
译者 | 陆宇杰
作者 | 斋藤康毅
责编 | Linse
关于深度学习,网上的资料很多,不过貌似大部分都不太适合初学者。你可能会问,这本《深度学习入门:基于 Python 的理论与实践》,还有什么独家看点?这也正是我想在本文着重阐述的内容,本书考察深度学习的角度非常独特,它的出现可以说是“千呼万唤始出来”。
这本入门书最大的特点就是“剖解”了深度学习的底层技术。
教你如何创建深度学习模型的一本书。并且,本书不使用任何现有的深度学习框架,尽可能仅使用最基本的数学知识和 Python 库,从零讲解深度学习核心问题的数学原理,从零创建一个经典的深度学习网络。
本书的日文版长期位列日亚“人工智能”类图书榜首。各类读者阅读本书,均可有所受益。
对于非 AI 方向的技术人员,本书将大大降低入门深度学习的门槛;
对于在校的大学生、研究生,本书不失为学习深度学习的一本好教材;
对于在工作中已经熟练使用框架开发各类深度学习模型的读者,也可以从本书中获得新的体会。
本书从开始翻译到出版,前前后后历时一年之久。我在翻译时力求忠于原文,表达简练。本书出版之后,也陆续的从各个方面收到了很多读者的反馈:
读者评价来自本书的豆瓣短评
总结下,有哪些人适合入行深度学习?
大学里学习过高等数学的本科生,硕博士研究生;
有高等数学基础的公司技术岗在职人员,需要 AI 赋能;
过去 PC、iOS、安卓开发的码农,有编程基础的人;
具备较好的逻辑思维能力的本科生。
在这里也跟大家科普一些关于深度学习的公司,都是涉及到人工智能方面的一些重点企业:
语音识别技术:国内公司讯飞、百度。国外公司 Google、亚马逊,微软等,行业应用就是智能音箱等产品;
图像识别技术:比如做安防的海康威视,图森科技,依图科技,旷视科技,代表性的就是面部识别,iPhone X 的人脸识别;
自动驾驶技术:比如特斯拉,Uber,百度等公司开发的自动驾驶技术;
金融领域的预测股价、医疗领域的疾病监测,教育领域的技术赋能等;
阿里巴巴淘宝网的千人千面等。
希望大家在掌握深度学习之后,可以根据自己的研究方向,去选择合适的企业!
同时,为了让这本书最大程度的发挥出它惊人的优势,保证每个人的“深度学习”效果,我联合 GitChat 打造了这个“15 天共读深度学习”训练营。
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