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《人工智能(一种现代的方法第3版影印版》(作者拉塞尔、诺维格)是最权威、最经典的人工智能教材，已被全世界100多个国家的1200多所大学用作教材。 《人工智能(一种现代的方法第3版影印版》的最新版全面而系统地介绍了人工智能的理论和实践，阐述了人工智能领域的核心内容，并深入介绍了各个主要的研究方向。全书仍分为八大部分：第一部分“人工智能”，第二部分“问题求解”，第三部分“知识与推理”，第四部分“规划”，第五部分“不确定知识与推理
《系统仿真技术及其应用（第15卷）》为中国自动化学会系统仿真专业委员会和中国系统仿真学会仿真技术应用专业委员会的学术会议的论文选编。 《系统仿真技术及其应用（第15卷）》收录了会议论文81篇，是近年来系统仿真科学与技术在自然科学和社会科学各领域以及航空、航天、石油、化工、能源、国防、轻工等行业中应用的最新成果，以及建模与仿真学、复杂系统新领域等的最新进展。 《系统仿真技术及其应用（第15卷）》可供科研、设计部门和厂矿企业中系统
本书是作者长期从事机器抒情艺术研究工作的系统总结，主要围绕抒情艺术的计算创作这个出发点，依据人工智能、认知科学、艺术哲学研究的思想成果，采用成熟的计算、逻辑与人工智能方法，针对抒情艺术问题，全面系统地给出了有关抒情艺术表现的计算方法、以及机器实现系统...
通过具体的例子、很少的理论以及两款成熟的Python框架：Scikit-Learn和TensorFlow，作者Aurélien Géron会帮助你理解获得构建智能系统所需要概念和工具。你将会学习到各种技术，从简单的线性回归及发展到深度深度神经网络。每章的联系有助于运用所学到的知识，你只需要有一些编程经验就行了...
迁移学习解决的是系统如何快速地适应新场景、新任务和新环境的问题，在目标域中只有少量标记数据可用时，它赋予了机器学习系统利用辅助数据和模型来解决目标问题的能力。这使得机器学习系统更加可靠和健壮，并且让机器学习模型在面对不可预见的变化时尽可能达到预期的性能。在企业层面，迁移学习允许知识的重复利用，使得每次获得的经验可以重复地应用于现实世界。 本书为迁移学习方向首本算法、理论、应用方面成熟、成体系的总结，相关领域研究的系统性参考。为迁移学
本书主要介绍范数优化迭代学习控制的基本理论和最新进展。全书内容分14章，系统地介绍了迭代学习控制的基本思想和理论体系，并对基于逆模型的迭代学习控制、范数优化迭代学习控制、参数优化迭代学习控制、基于逐次投影的迭代学习控制等迭代学习控制的最新研究成果进行了详细的阐述。本书也是Owens院士关于其在优化迭代学习领域中长期的研究结果的凝练和总结。 本书可作为高等院校控制理论及其应用等专业的研究生教材和教学参考用书，也可供相关领域科研工
本书分为八个部分, 分别是深度学习概述、机器学习基础、早期神经网络、深度学习的优化、正则化、卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制和记忆网络, 主要内容包括: 人工智能与深度学习 ; 深度学习的发展 ; 机器学习基本概念等...
深度学习是当前人工智能的引领技术，是引发新一轮人工智能热潮的原动力。本书从模型、算法、原理等角度全面介绍深度学习技术，包括近两年近期新成果。全书由三大部分组成。部分是机器学习和神经网络基础，包括机器学习问题、浅层机器学习、早期神经网络等；第二部分是深度学习模型及算法，包括深度生成模型、卷积网络、循环和递归网络、表示学习等。第三部分是深度学习理论基础和前沿课题，包括深度学习表达能力分析、深度学习泛化能力分析、深度学习可视化、深度学习的数
无论你是一名渴望进入人工智能世界的软件工程师，一名经验丰富的数据科学家，还是一名怀揣创造下一个人工智能爆款应用伟大梦想的业余爱好者，你可能都想知道从哪里开始深度学习。这本循序渐进的指导书会教你如何通过实际动手操作的方式为云计算、移动端、浏览器和边缘设备构建实用的深度学习应用程序...
本书的目的是考虑大型且具有挑战性的多阶段决策问题，这些问题原则上可以通过动态规划和很优控制来解决，但它们的准确解决方案在计算上是难以处理的。本书讨论依赖于近似的解决方法，以产生具有足够性能的次优策略。这些方法统称为增强学习，也可以叫做近似动态规划和神经动态规划等。 本书的主题产生于很优控制和人工智能思想的相互作用。本书的目的之一是探索这两个领域之间的共同边界，并架设一座具有任一领域背景的专业人士都可以访问的桥梁...
本书是深度学习领域的入门教材，系统地整理了深度学习的知识体系，由浅入深地阐述了深度学习的基础知识、主要模型以及前沿研究热点，使得读者能有效地掌握深度学习的相关知识，并具备以深度学习技术来处理和解决大数据问题的能力。全书共 15章，分为三个部分。部分为机器学习基础：第 1章是绪论，概要介绍人工智能、机器学习、深度学习；第 2～3章介绍机器学习的基础知识。第二部分是基础模型：第 4～6章分别讲述三种主要的神经网络模型：前馈神经网络、卷积神
近几年来，深度学习已经有效改变人工智能的诸多领域，涉及语音、视觉、自然语言、机器人和游戏等。深度学习在自然语言处理领域的诸多应用方面大获成功，这使其成为人工智能领域很重要的发展基准。 《基于深度学习的自然语言处理》介绍深度学习领域优选进的技术以及深度学习在主要的自然语言处理任务中的成功应用，包括语音识别和理解、对话系统、语义分析、句法分析、知识图谱、机器翻译、问答、情感分析、社会计算和基于图像的自然语言生成。本书对深度学习时代自然语
《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内认可为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算法细节。 《强化学习（第2版）》适合所有对强化学习感兴趣的读者阅读、收藏...
云模型是研究定性概念与定量数值之间相互转换的不确定性认知模型。粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法。它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术，是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和模糊信息处理等问题的有力工具。本书介绍云模型与粒计算交叉研究的**进展，由国内外相关领域的华人学者撰文14章，内容涉及云模型、高斯云的数学性质、云模型与相近概念的关系、区间集、区间值信息系统的粒计算模型与方法、多粒度粗糙集、粒计算模型的
本书分为两大部分，共十五章。第一部分介绍抽象理论。第二部分是适定正则系统理论在偏微分方控制中的应用。每章的后面列出了主要的文献及其相关的工作，便于读者继续学习所用。本书是过去二十多年发展起来的无穷维线性系统控制适定正则理论及其在偏微分控制系统中的应用的一本专著，所以其特点是与研究前沿密切相关。读者包括任何在无穷维系统控制领域工作的研究人员，主要的还是作为无穷维线性系统控制领域学习的研究生的教材，特别是那些希望学习最新研究课题的研究生。
本书结合了分布式计算、大数据、机器学习、深度学习、强化学习等技术，以群体智能为主线，讲述了分布式人工智能的原理和应用。它介绍了分布式计算的框架技术、智能核心、分布式体系与架构。本书介绍了大数据的框架、高速计算、海量存储；介绍了人工智能的经典算法，并且结合分布式技术，进行大规模分布式架构与演进；介绍了群体智能与博弈，结合分布式、大数据、智能核心，讲解了群体智能技术系统的发展方向与开发方式。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合
《无线传感器网络中间件技术》是作者对多年从事无线传感器网络中间件相关技术研究和国家863项目成果的总结，共9章。《无线传感器网络中间件技术》首先介绍了无线传感器网络的基本概念和关键技术、常用的无线传感器网络操作系统以及典型的无线传感器网络中间件，探讨了无线传感器网络中间件体系结构设计方法和典型的中间件体系结构，详细介绍了作者的研究成果——基于Agent的无线传感器网络中间件DisWare以及基于DisWare的中间件平台软件MeshI
本书分基础和应用两个部分深入介绍了深度学习应用于图像分析的基本概念、方法和技术。在基础部分，章介绍了神经网络与深度学习基础知识，在此基础上，第2、3、4、5章分别深入讨论了近年来深度学习在图像分类、对象检测、语义分割及图像生成等应用领域的相关技术和方法。在每个应用领域下，对相关技术和方法的核心思想与进化历程及发展脉络进行详细梳理和分析阐述，并对每个应用主题下的方法的性能进行了深入的比较与评价。在应用部分，第6、7、8、9、10章分别介
人类已进入大数据时代。大数据是指具有海量（volume）、多模态（variety）、变化速度快（velocity）、蕴含价值高（value）和不准确性高（veracity）“5V”特征的数据。大数据给传统的机器学习带来巨大的挑战，已引起学术界和工业界的高度关注。Hadoop和Spark正是在这种背景下产生的两个大数据开源平台。本书重点介绍基于这两种大数据开源平台的机器学习，包括机器学习概述、大数据与大数据处理系统、Hadoop分布式文
本书从AI的发展历史出发, 介绍了目前最热门的深度学习加速芯片和基于神经形态计算的类脑芯片及相关算法、架构、电路等, 以及近年来产业界和学术界推出的一些引人注目的AI芯片, 包括生成对抗网络芯片和深度强化学习芯片等...
《人脸特征表达与识别》介绍近年来人脸识别领域的关键技术，如特征提取、表示，机器学习以及模式识别方法，重点介绍人脸特征的光照预处理、图像粒表示与流形学习、稀疏表示与字典学习、姿态表情识别、2D矫正与人脸识别以及深度学习人脸识别等内容...
本书内容包括: 人类是如何学习的 ; 智能软件 ; 映射问题和算法 ; 机器学习解决方案的一般步骤 ; 数据因素 ; .NET中的机器学习 ; 实现ML.NET管道 ; ML.NET任务和算法等...
《机器学习观止——核心原理与实践》在写作伊始，就把读者设想为一位虽然没有任何AI基础，但对技术本身抱有浓厚兴趣、喜欢“抽丝剥 茧”、探究真相的“有识之士”。有别于市面上部分AI技术书籍从一开始就直接讲解各种“高深莫测”算法的叙 述手法，《机器学习观止——核心原理与实践》尝试先从零开始构建基础技术点，而后“循序渐进”地引领读者前进，最终“直捣黄龙”，赢取最 后的胜利。 全书据此分为5篇，共31章，内容基本覆盖了由AI发展历史、数学
本书由优选的3位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：*1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；*2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被认可为是深度学习未来的研究重点。 《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及
人工智能是研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律的一门学科，建立智能信息处理理论，研制智能机器和智能系统，延伸和扩展人类智能。本书共16章。~6章讨论人工智能的认知问题和自动推理，论述逻辑基础、约束推理、定性推理、基于案例的推理、概率推理；第7~14章重点讨论机器学习和知识发现，包括归纳学习、支持向量机、解释学习、强化学习、无监督学习、关联规则、进化计算、知识发现；5章阐述主体计算；6章讨论互联网智能。与本书第二版相比，增加了两章新
本书为“类脑计算与类脑智能研究前沿”系列之一。本系列图书正是在中国“脑计划”这一重量发展战略大背景下，全面梳理我国在类脑计算与类脑智能领域的创新性前沿成果，填补我国在类脑计算与类脑智能在出版领域的空白。本系列图书以专题论述的方式，邀请国内类脑计算领域、脑影像及图谱领域、神经科学领域、人机交互领域、语言处理领域有造诣的学者合力撰写完成。图书主要围绕类脑计算与类脑智能方向的前沿创新技术，介绍类脑计算与类脑智能相关的概念理论、模型和应用，并
本书涵盖了经典和现代的深度学习模型。章节分为三类:第1部分为神经网络的基础。许多传统的机器学习模型可以理解为神经网络的特殊情况。前两章的重点是理解传统机器学习和神经网络之间的关系。支持向量机、线性/逻辑回归、奇异值分解、矩阵分解和推荐系统都是神经网络的特例。本书将这些方法与特征工程方法如word2vec一起进行了研究。第2部分是神经网络的基本原理。训练和正则化的详细讨论在第3章和第4章提供。第5章和第6章介绍了径向基函数(RBF)网络
本书简洁且全面地介绍了现代神经网络、人工智能和深度学习技术，专门为软件工程师和数据科学家设计。第1章逐步介绍神经网络的基础知识。第2章比较TensorFlow 1x和TensorFlow 20编程模型。第3章重点介绍回归。第4章介绍卷积神经网络及其在图像处理中的应用。第5章讨论了CNN在图像、视频、音频和文本处理方面的高级应用。第6章重点介绍生成对抗网络。第7章介绍词嵌入。第8章介绍基本嵌入方法的各种扩展。第9章介绍自动编码器。第10
本书理论与实践相结合，系统阐述强化学习的基础知识，以及如何动手编写智能体以执行一系列实际任务。通过阅读本书，读者将获得深层Q网络、策略梯度方法、连续控制问题以及高度可扩展的非梯度方法等主题领域的可行洞见，还将学会如何构建一个经过强化学习训练、价格低廉的真实硬件机器人，并通过一步步代码优化在短短30分钟的训练后解决Pong环境。此外，本书还专门介绍了强化学习的新发展，包括离散优化（解决魔方问题）、多智能体方法、Microsoft的Tex
语音降噪处理是信号处理的重要分支领域。近年来，该领域在人工智能与深度学习技术的驱动下取得了突破性进展。本书系统总结语音降噪处理的深度学习方法，尽可能涵盖该方法的前沿进展。全书共分8章。第 1章是绪论；第 2章介绍深度学习的基础知识和常见的深度网络模型；第 3～6章集中介绍基于深度学习的语音降噪处理前端算法，其中，第 3章介绍语音检测，第4章介绍单通道语音增强，第5章介绍多通道语音增强，第6章介绍多说话人语音分离；第7章和第 8章分别介
这本机器学习畅销书基于TensorFlow 2和Scikit-Learn的新版本进行了全面更新，通过具体的示例、非常少的理论和可用于生产环境的Python框架，从零帮助你直观地理解并掌握构建智能系统所需要的概念和工具。 全书分为两部分。第一部分介绍机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分介绍神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorF
本书通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类——将机器学习纳入统一视角展开讨论。书中首先讨论基础知识，包括均方、*小二乘和*大似然方法、岭回归、贝叶斯决策理论分类、逻辑回归和决策树。然后介绍新近的技术，包括稀疏建模方法，再生核希尔伯特空间中的学习、支持向量机中的学习、关注EM算法的贝叶斯推理及其近似推理变分版本、蒙特卡罗方法、聚焦于贝叶斯网络的概率图模型、隐马尔科夫模型和粒子滤波。此外，本书还深入讨论了降维和隐藏变量建模。全书以关于神
警用机器人及其系统是大数据、云计算、人工智能、物联网等新技术的融合应用，是“云-网-端”架构理念在公安领域落地的装备形态。本书围绕智能机器人关键技术，讲述了警用机器人实战应用技术，如安保机器人关键技术、巡逻机器人关键技术、处置机器人关键技术以及警用机器人指挥控制技术。本书可供从事机器人教学和科研的人员阅读参考...
深度学习往往被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但正如这本实践指南所展示的那样，熟练使用Python的程序员只需很少的数学背景、少量的数据和最少的代码，就可以在深度学习方面取得令人印象深刻的成果。怎么样才能做到？使用fastai，这是**为最常用的深度学习应用提供一致接口的库。本书作者Jeremy Howard和Sylvain Gugger是fastai的创建者，他们向你展示了如何使用fastai和PyTorch在各种任务上训练一
本书利用精美的插图和有趣的类比，对深度学习的主流技术和背后的原理进行了深入浅出的讲解，解释了什么是深度学习，深度学习流行的原因，以及深度学习与其他机器学习方法的关系。阅读本书，读者可以掌握卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络和深度强化学习等热门技术，学习TensorFlow、Keras和PyTorch等热门工具的使用，同时能够更深刻地理解计算机视觉、自然语言处理和游戏等领域的人工智能应用。本书还提供了简单明了的示例和代码，能够帮助
本书帮你掌握通过机器学习和深度学习来识别和解决复杂问题所需的基本技能。本书使用了流行的Python机器学习生态系统中的真实示例，将成为你在学习机器学习的艺术和科学并成为一名成功的从业者道路上的完美伴侣。本书中使用的概念、技术、工具、框架和方法将教会你如何成功思考、设计、构建和执行机器学习系统和项目，并利用这些知识解决一些来自不同领域的实际问题，包括零售、运输、电影、音乐、计算机视觉、艺术和金融。本书将教会你解决自己遇到的机器学习问题！
本书是关于云计算的“百科全书”，涵盖方方面面的理论知识和广泛的实践内容。这一版添加了关于并发性、云硬件和云软件的新章节，并讨论了大数据和移动应用带来的挑战。全书主要内容包括：以网络为中心的计算和以网络为中心的内容，与并行和分布式有关的概念，云服务供应商、云接入、云数据存储、云软硬件等云生态系统要素，云应用、云资源管理和调度，云安全、移动云等云研究热点。本书适合高等院校计算机相关专业的本科生和研究生学习，也适合该领域的技术人员参考...
本书是人工智能领域的经典书籍，新版做了全面修订，增加了关于机器学习的内容，并更新了代码示例和练习。本书主要讨论智能体（agent）的基本概念和体系结构，从计算的角度介绍相关的规划、学习、推理、协商、交互机制等理论，基于自主送货机器人、诊断助手、智能辅导系统和交易智能体四个原型应用，在一个连贯的框架下研究智能体的设计、构建和实现，并从十个维度考虑设计空间的复杂性。本书适合作为高等院校计算机科学等相关专业的人工智能入门教材，也适合该领域的
本书深入浅出地介绍了深度学习的基本原理和实现过程，带领读者用Python的NumPy库从底层而不是借助现有的深度学习库，从0开始构建属于自己的深度学习库。本书在介绍基本的Python编程、微积分、概率、统计知识的基础上，按照深度学习的发展脉络介绍了回归模型、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习的核心知识，在深入浅出地剖析原理的同时，给出了详细的代码实现过程。本书既适合没有任何深度学习基础的初学者阅读，也适合具有
本书以案例介绍的形式为主，从基础创新、产业落地、防疫抗疫、应用场景等多个方面展现上海人工智能发展情况。这是一份地区发展人工智能产业的“建议书”，更是一份企业商业落地人工智能的“指导手册”...
数据驱动的研究正在革新复杂系统的建模、预测和控制。本书面向高年级本科生和研究生，提供了一个综合的视角，展示了如何将新兴的方法，如数据科学、数据挖掘和机器学习技术，应用到工程和物理科学中...
《游戏中的人工智能（第3版）详细阐述了与游戏人工智能相关的基本解决方案，主要包括游戏AI、移动、路径发现、决策、战略和战术AI、学习、程序化内容生成、棋盘游戏、执行管理、世界接口、工具和内容创建、游戏AI编程、游戏AI设计、基于AI的游戏类型等内容。此外，本书还提供了相应的示例，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。 本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学读物和参考手册。 ...
《人与机器听觉：听见声音的意义》由谷歌首席科学家Lyon撰写，是一部关于听觉研究的系统性学术著作。 《人与机器听觉：听见声音的意义》中提出利用CARFAC模型模拟耳蜗对声音信号的分析，利用带有精细时序结构的SAI表征听觉神经模式，明确反对将耳蜗视作傅里叶频率分析器的做法。 《人与机器听觉：听见声音的意义》内容系统且全面，涵盖人类听觉原理、机器听觉理论、精密听觉模型建模和机器听觉应用实例，还包括对听觉研究史上的标志性人物及事例的
本书是在原书第1版的基础上，经过全面的修订、更新和扩展，保留了相同的可读性和解决问题的方法，同时介绍了新的素材和*新发展。全书分为5个部分，重点介绍了人工智能中常见的关键的技术。本书第1部分介绍了基于逻辑的方法，第2部分则重点介绍了基于概率的方法，第3部分介绍了新兴的涌现智能，探讨了基于群体智能的进化计算及其方法。接下来是*新的发展，第4部分详细介绍了神经网络和深度学习。本书*后一部分重点介绍了自然语言理解...
本书将虚拟现实（VR）视为一种媒介，更多聚焦于内容而非技术层面，讨论如何实现虚拟现实以及如何创建成功的虚拟现实应用。书中首先介绍相关术语和背景知识；然后重点讨论界面（接口）技术，包括交互技术、内容选择和表示问题，并新增一章讨论人类用户在虚拟现实体验中扮演的重要角色；之后讨论虚拟现实的总体设计，涉及虚拟现实体验的分类以及我们可以从过去的设计中学到的经验；很后对虚拟现实系统和应用的未来进行展望。本书适合所有对虚拟现实应用及实现感兴趣的读者
经过亿万年进化，生物具有超强视感知能力，尤其是鸟类具有很好的高空高速下的视感知能力。因此，研究鸟类和哺乳类动物视感知通路的神经信息处理机制，构建信息处理的编解码模型，并以此建立类脑算法，已经被证明是为视觉脑机制研究提供理论指引、提高机器视觉系统性能的有效途径。在此思路指引下，本书首先介绍了鸟类脑和哺乳类脑的视觉系统解剖结构和生理学基础，以及视觉神经机制解析与建模基础；然后阐述了鸟类和哺乳类动物视觉系统工作机理与信息处理机制，重点研究了
全书分为4部分。部分对基础知识展开讲解，包括Linux基础和ROS入门。第2部分主要关注一个实际的机器人中的硬件和核心传感器模块的构造，重点讲解机器人上的传感器、差分底盘、树莓派主板开发方面的知识。第3部分是SLAM地图构建的核心算法，SLAM中的数学基础、基于激光的SLAM系统、基于视觉的SLAM系统、混合SLAM系统、新型SLAM系统。第4部分是自航相关的核心技术与应用，包括自航中的数学基础、基于地图的导航、基于环境探索建图的导航
本书为面向高校本科生的机器学习课程教材, 主要内容分为数学基础、回归模型、分类模型、无监督学习、学习理论与概率图模型六大章节, 涵盖机器学习领域的基本概念、典型案例、最新成果、热点问题等内容...
《机器学习：贝叶斯和优化方法（原书第2版）》对所有重要的机器学习方法和新近研究趋势进行了深入探索，通过讲解监督学习的两大支柱——回归和分类，站在全景视角将这些繁杂的方法一一打通，形成了明晰的机器学习知识体系。 新版对内容做了全面更新，使各章内容相对独立。全书聚焦于数学理论背后的物理推理，关注贴近应用层的方法和算法，并辅以大量实例和习题，适合该领域的科研人员和工程师阅读，也适合学习模式识别、统计/自适应信号处理、统计/贝叶斯学习、
本书共七章。章主要介绍基于机器学习的数据分析。第2章概述一些数据预处理的技术，例如特征提取、转换、特征选择以及降维。第3章概述一些常见的用于预报、预测和分类的机器学习技术，例如，朴素贝叶斯、k近邻、人工神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、装袋、提升、堆叠、投票、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。第4章主要呈现一些医疗保健领域中的分类案例，包括常用于分析和识别生物医学信号的技术，例如心电图、脑电图和肌电图信号处理，以及人体行
本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程，先从数学基础和机器学习基础出发，按照神经网络的技术发展框架由易到难逐步讲解深度学习的理论，然后再通过实践部分，详细解释深度学习的应用案例，让读者既能了解深度学习理论，又能学会使用深度学习框架，实现自己的深度学习模型。主要内容包括深度学习的发展历史、单层感知器、线性神经网络、BP神经网络、深度学习算法卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM，以及深度学习算法在图像、自然语言处理和音频信号三个
梁实秋
[日]熊田千佳慕 著,张勇 译
[美]艾玛·克莱因 著,韩冬 译
[英]蕾秋·乔伊斯 著,焦晓菊 译
汪曾祺
老王子
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