《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，篇说明深度学习的概念，包括数理基础，特是结合编程解题，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，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。<br/>【推荐语】<br/>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。 <br/>【作者】<br/>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。<br/>
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