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《Python深度学习》由Keras创始人、现任Google AI专家弗朗索瓦·肖莱撰写，这本书在人工智能深度学习领域内堪称扛鼎之作，其影响力不容小觑。
专为深度学习初探者及欲深化理解的进阶学习者量身定制，不论是职场上的机器学习工程师、软件开发人员，还是在学的大学生，都能从中汲取丰富养分。该书采用实践导向，摒弃复杂的数学公式，转而利用大量代码片段直观阐述量化概念，引导读者直观感受机器学习与深度学习的核心精髓。
核心亮点概览：
- Keras & TensorFlow 2.6实战入门：一站式掌握深度学习实践的必备知识，无缝对接最新技术栈。
- 神经网络基础：分类与回归 – 构建坚实的基础，深入了解机器学习两大基石任务。
- 前沿应用探索：从计算机视觉的图像处理到时间序列预测的精准把控，再到生成式模型的创意无限，全方位覆盖。
- Transformer架构深度解析 – 揭秘这一革命性模型的内在机制，及如何在实际项目中应用它来推动性能飞跃。
- 优化的机器学习工作流程 – 指导你建立高效的问题解决策略，加速从原型到部署的进程。
- 实战资源配套：随书附赠的Jupyter Notebook代码实例，基于TensorFlow 2.6精心设计，助你即学即用，快速上手。
全书14章节，篇幅适中却内容饱满，既适合深度学习领域的初学者构筑系统化的知识框架，也能满足有一定基础的学习者深化理解和技能升级的需求。完成阅读，你将不仅限于理论层面，而是能动手操作，运用Keras解决一系列贴近生活与产业实际的挑战，如图像识别、自然语言处理等
目录
第 1章 什么是深度学习 1
1．1 人工智能、机器学习和深度学习 1
1．1．1 人工智能 2
1．1．2 机器学习 2
1．1．3 从数据中学习规则与表示 3
1．1．4 深度学习之“深度” 5
1．1．5 用三张图理解深度学习的工作原理 7
1．1．6 深度学习已取得的进展 8
1．1．7 不要相信短期炒作 9
1．1．8 人工智能的未来 10
1．2 深度学习之前：机器学习简史 10
1．2．1 概率建模 11
1．2．2 早期神经网络 11
此处省略N多目录内容…
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