深度学习（Deep Learning）如今已成为非常活跃的研究领域，同时也为现代机器学习铺展了一条康庄大道。本书提供许多范例与清楚的说明，引导读者进一步了解这个复杂领域中的一些主要概念。
包括Google、微软和Facebook这样的业界龙头，全都在其内部积极发展深度学习团队。不过对于一般人来说，深度学习仍旧是个相当复杂而困难的主题。如果您熟悉Python，并具备微积分的背景知识，加上对于机器学习的基本理解，本书即可帮助您入门。
了解机器学习和神经网路的基础知识
了解如何训练正向馈送神经网路
用TensorFlow实现你的第一个神经网路
网路越来越深度时，相关问题的管理
建立能够分析复杂图片的神经网路
使用自动编码器进行有效的降维操作
深入序列分析以处理自然语言
了解强化学习的基础知识
目录大纲
第1章神经网路
第2章训练正向馈送神经网路
第3章运用TensorFlow 实现神经网路
第4章超越梯度递减
第5章卷积神经网路
第6章嵌入和表达方式的学习
第7章序列分析模型
第8章记忆强化神经网路
第9章深度强化学习
Nikhil Buduma是Remedy公司的联合创始人和首席科学家，该公司总部位于旧金山，正在为数据驱动的初级保健构建一个新系统。16岁时，他在圣何塞州立大学管理一个药物发现实验室，并为资源有限的社区开发了新颖、低成本的筛查方法。19岁时，他曾两次获得国际生物奥林匹克冠军。后来，他加入了麻省理工学院，在那里，他专注于开发大规模数据系统，以影响医疗保健、精神健康和医学研究。在麻省理工学院，他共同创立了一个全国性非营利组织Len One Me，该组织提供匿名短信热线，在大学校园里提供有效的同伴支持，并利用数据来实现积极的心理健康和健康结果。
专知便捷查看
便捷下载，请关注专知公众号（点击上方蓝色专知关注）
专知，专业可信的人工智能知识分发，让认知协作更快更好！欢迎注册登录专知www.zhuanzhi.ai，获取5000+AI主题干货知识资料！欢迎微信扫一扫加入专知人工智能知识星球群，获取最新AI专业干货知识教程资料和与专家交流咨询！点击“阅读原文”，了解使用专知，查看获取5000+AI主题知识资源
