人工智能从入门到实战, 轻松玩转PyTorch框架。
校宝在线出的新书《PyTorch机器学习从入门到实战》已由机械工业出版社出版!各大平台有售。



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书籍代码地址:https://github.com/xiaobaoonline/pytorch-in-action
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内容简介


近年来,基于深度学习的人工智能掀起了一股学习的热潮。本书是使用PyTorch深度学习框架的入门书籍。本书从深度学习原理入手,由浅入深,阐述深度学习中神经网络、深度神经网络、卷积神经网络、自编码器、循环神经网络等,同时穿插学习PyTorch框架的各个知识点和基于知识点的实例。最后,综合运用PyTorch和深度学习知识,来解决实践中的具体问题,比如图像识别、文本分类和命令词识别等。可以说,本书是深度学习和PyTorch的入门教程,同时也引领读者登堂入室,进入机会和挑战的人工智能领域。

本书针对的对象是机器学习和人工智能的爱好者和研究者,希望其能够有一定的机器学习和深度学习知识,有一定的Python编程基础。

 



 

目录
第 1 章 深度学习介绍 1.1 人工智能、机器学习与深度学习 1.2 深度学习工具介绍 1.3 PyTorch 介绍 1.4 你能从本书中学到什么 第 2
章 PyTorch 安装和快速上手 2.1 PyTorch 安装 2.2 Jupyter Notebook 使用 2.3 NumPy 基础知识 2.4
PyTorch 基础知识 第 3 章 神经网络 3.1 神经元与神经网络 3.2 激活函数 3.3 前向算法 3.4 损失函数 3.5 反向传播算法 3.6
数据的准备 3.7 PyTorch 实例:单层神经网络实现 第 4 章 深度神经网络及训练 4.1 深度神经网络 4.2 梯度下降 4.3 优化器 4.4
正则化 4.5 PyTorch 实例:深度神经网络实现 第 5 章 卷积神经网络 5.1 计算机视觉 5.2 卷积神经网络 5.3 MNIST
数据集上卷积神经网络的实现 第 6 章 嵌入与表征学习 6.1 PCA 6.2 自编码器 6.3 词嵌入 第 7 章 序列预测模型 7.1 序列数据处理
7.2 循环神经网络 7.3 LSTM 和 GRU 7.4 LSTM 在自然语言处理中的应用 7.5 序列到序列网络 7.6 PyTorch 实例:基于
GRU 和 Attention 的机器翻译 第 8 章 PyTorch 项目实战 8.1 图像识别和迁移学习——猫狗大战 8.2 文本分类 8.3
语音识别系统介绍