大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展最为迅速的方向之一就是深度学习。

本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络（CNN），以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。最后在第4部分学习序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理等任务。序列模型讲到的算法有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制。

通过以上内容的学习，读者可以入门深度学习领域并打下扎实基础，为后续了解和探索人工智能前沿科技做知识储备。

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图书在版编目（CIP）数据

深度学习入门与实践/王舒禹，吕鑫编.—北京：机械工业出版社，2023.3

（新自动化：从信息化到智能化）

ISBN 978-7-111-72577-0

Ⅰ.①深…　Ⅱ.①王…②吕…　Ⅲ.①机器学习　Ⅳ.①TP181

中国国家版本馆CIP数据核字（2023）第021109号

机械工业出版社（北京市百万庄大街22号 邮政编码100037）

策划编辑：罗　莉　　　　　　责任编辑：罗　莉　翟天睿

责任校对：龚思文　张　征　　封面设计：鞠　杨

责任印制：单爱军

北京虎彩文化传播有限公司印刷

2023年6月第1版第1次印刷

184mm×260mm·14印张·339千字

标准书号：ISBN 978-7-111-72577-0

定价：59.80元

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