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。
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吴军 / 《浪潮之巅》《数学之美》作者
华先胜 / 阿里巴巴达摩院人工智能中心主任，IEEE Fellow
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孙茂松 / 清华大学人工智能研究院常务副院长
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。
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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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深度学习是机器学习的一个分支，它能够使计算机通过层次概念来学习经验和理解世界。
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本书介绍了深度学习的基本概念、算法原理以及实现框架。全书共9章，分别介绍了深度学习的发展历史、神经网络与深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度学习在目标检测和图像描述中的应用、生成对抗网络、深度迁移学习和深度强化学习等，并提供了应用实例。
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深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。
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《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
