前言 此次联合清华大学出版社来一波免费送书福利,参与方式很简单,在公众号后台有两组数据,一组是阅读排行榜,即最近十五日内阅读文章数量最多的人,一组是分享排行榜,即最近十五日内分享公众号文章到朋友圈、群、好友等次数最多的人。咱们这次送五本,分享榜中前三,阅读榜中前二。
公布时间:2022.11.24晚八点在QQ群和本人微信朋友圈内公布。
由于公众号没有给读者主动发消息的权限,因此,对于想要参与的朋友,最好是加一下QQ群或者本人微信(公众号中有二维码),不然联系不到中奖者,将顺延到能联系到的那几位。
以后还将不定期送一些新书,敬请期待。
QQ交流群:444129970。群内有大佬负责解答大家的日常学习、科研、代码问题,群文件里也有很多计算机视觉入门的电子版资料,想要领取的朋友请加群自行下载。
陈昭明 著,洪锦魁 编
ISBN: 9787302610304 定价: 159.00 元
|关于本书|
深度学习已经风靡全球,对于计算机相关的从业者来说,学习其相关知识至关重要,对于非计算机领域的从业者来说,学习这些知识也可以大大扩宽自己的视野,对科技世界的发展动向略知一二。《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》的作者以统计学人的角度,从深度学习必备的数理知识出发,一步步介绍各种领域的算法和应用,帮助学习者们构建一个完整的知识体系,做到即学即用,避免让知识成为空中楼阁。
《深度学习全书——公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》共有15章,分为5部分,第一篇说明深度学习的概念,包括数理基础,特点是结合编程解题,加深读者印象,第二篇说明TensorFlow的学习地图,从张量、自动微分、梯度下降乃至神经层的实践,逐步解构神经网络,第三篇介绍CNN算法、影像应用、转移学习等,第四篇则进入自然语言处理及语音识别的领域,介绍RNN/BERT/Transformer算法、相关应用等,最后,介绍了强化学习的基础知识,包括马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛、Q Learning算法,当然,还有相关案例实践。
|关于作者|
陈昭明,成功大学统计系学士、清华大学工业工程研究所硕士。曾任职于IBM、工研院电通所、软件开发公司、ERP顾问公司、电信公司、财经数据库公司,目前担任Python、机器学习、深度学习、AIoT讲师。获2018年IT邦帮忙铁人赛 AI 组冠军、2021年IT邦帮忙铁人赛 AI 组优选。
洪锦魁,中国台湾计算机专家,著名程序员与IT作家。横跨DOS时代、Windows时代、Internet时代、大数据时代,纵观IT兴衰而笔耕不辍。台湾天龙书局IT图书常年霸榜专业户。其作品版权包括:中国台湾(繁体中文)、中国大陆(简体中文)、马来西亚(马来文)、美国(英文)。写作特色:所有程序语法依特性分类,同时以实用的程序范例进行解说,程序确保跑通,让读者可以事半功倍地轻松掌握相关知识。
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