深度学习：核心技术、工具与案例解析

前言 为什么要写这本书 随着国内各个AI峰会的召开，各个开源深度学习框架meetup的火爆举行，深度学习技术的发展正在如火如荼地进行之中，很多公司已经将深度学习技术大范围落地并且应用于生产之中。深度学习的 研发人员已经从最初的通过优化算法，在公开数据集上取得不俗的成绩，转变到如今在应用的引导之下，设计优化深度学习算法并将其用于生产之中。写一本深度学习技术与实用案例类的技术图书是我持 续了很久的想法。由于工作和学习较为紧张，最初只是对参与或学习过的深度学习相关案例进行了总结，但是随着时间的推移，最终我还是打算将其中通用的算法、模块流程以及应用场景抽象出来，进行 适当简化并整理成书，这也算是我对深度学习的一个总结和分享。 深度学习是发源于人工神经网络的一种机器学习模型，它立足于更深的模型，具有更强的拟合能力，在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域均取得了不俗的成果，并在其他应用场景中也逐步 获得了傲人的成绩。深度学习已成为当下最受关注的人工智能技术，拥有着庞大的社区支持，应用场景与工具支持也日趋完善。 现在越来越多的同行已经了解并且开始应用深度学习技术。但是对于工程师和研发人员来说，市场上还缺少一本关于深度学习的实用案例类图书，很多深度学习初学者和开发人员只能参考网络上零星 的技术博客或文档，这使得学习过程变得零碎且艰难，而本书正是为了解决这些的问题而着意编写的。 本书希望展现给读者一个系统化的视角，秉承大道至简的主导思想，讲解深度学习的基本原理，以及如何在深度学习技术上构建复杂的人工智能应用，帮助读者开启深度学习技术应用之旅。 本书特色 从技术层面上讲，本书介绍了人工智能领域中发展势头正盛的深度学习技术和应用。深度学习作为一种机器学习算法，不仅具有模型结构的灵活性，可快速构建适用于不同领域的模型结构与算法，同 时具有强大的模型拟合能力，能够在GPU等硬件，TensorFlow等软件层框架的支撑下，发挥人工智能解决问题的能力，依托于深度网络的通用学习能力，快捷地构建广受欢迎的人工智能产品。 从适合读者阅读和掌握知识的角度进行结构安排，从深度学习基本概念和机制介绍入手，结合TensorFlow及其相关深度学习框架，构建相应的网络结构实战案例，并在最后结合不同的应用场景构建人 工智能应用。本书所讲内容涵盖较为全面，不仅介绍了基本原理，如何进行深度学习，同时结合应用场景构建应用，还总结了一些实用经验。 书中一些实际操作和应用相关的章节，比较适合人工智能和机器学习开发人员参考，可以作为工作手边书；算法和优化实践方面的章节，则比较适合机器学习和算法工程师，可以分享经验，用于拓展 解决问题的思路。 读者对象 ·深度学习与人工智能初学者 ·深度学习与人工......