飞桨PaddlePaddle是百度推出的深度学习框架，不仅支撑了百度公司的很多业务和应用，而且随着其开源过程的推进，在其他行业得到普及和应用。
本书基于2019年7月4日发布的飞桨PaddlePaddle Fluid 1.5版本（后续版本会兼容旧版本），以真实案例介绍如何应用飞桨PaddlePaddle解决主流的深度学习问题。
本书适合对人工智能感兴趣的学生、从事机器学习相关工作的读者阅读，尤其适合想要通过飞桨PaddlePaddle掌握深度学习应用技术的研究者和从业者参考。
本书包括以下内容：
● 飞桨PaddlePaddle 的核心设计思想；
● PaddlePaddle在MNIST上进行手写数字识别；
● 图像分类网络实现案例；
● “天网”中目标检测和像素级物体分割的实现；
● NLP技术应用案例 ：word2vec、情感分析、语义角色标注及机器翻译；
● Paddle-Mobile与Anakin框架等高级主题；
● 飞桨PaddlePaddle与TensorFlow、Caffe框架的常用层对比。
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本书基于C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
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揭秘支撑百度三大业务的MVVM框架设计，领悟高性能跨端全栈设计思想。
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本书分为三个部分。第一部分是原理篇，实现了MatrixSlow框架的核心基础设施，并基于此讲解了机器学习与深度学习的概念和原理。第二部分是模型篇，介绍了多种具有代表性的模型，包括逻辑回归、多层全连接神经网络、因子分解机、Wide&Deep、DeepFM、循环神经网络以及卷积神经网络，这部分除了着重介绍这些模型的原理、结构以及它们之间的联系外，还用MatrixSlow框架搭建并训练它们以解决实际问题
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适读人群 ：本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度，求职者快速复习和补充相关的深度学习知识，以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外，非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员，也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。
不可不读的深度学习面试宝典《百面机器学习》姊妹篇。
Hulu诚意出品，全面收录135道算法面试题。
一线大厂算法工程师合力创作，直击面试要点。
从算法与模型到多领域应用，全方位解读深度学习。
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全书从逻辑上共分3部分。第一部分由第1章和第2章组成，介绍深度学习的基础理论、MindSpore总体架构和编程基础。第二部分由第3～8章组成，介绍MindSpore框架各子系统的具体情况，包括数据处理、算子、神经网络模型开发、数据可视化组件MindInsight、推理、以及移动端AI框架MindSporeLite。第三部分由第9章和第10章组成，介绍使用MindSpore框架开发和训练的经典深度学
