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深度学习导论
作者
[美]
尤金·查尔尼克
出版社
人民邮电出版社
出版时间
2020年4月 第1版
ISBN
9787115529916
定价
49.00
内容简介
《深度学习导论》讲述了前馈神经网络、Tensorflow、卷积神经网络、词嵌入与循环神经网络、序列到序列学习、深度强化学习、无监督神经网络模型等深度学习领域的基本概念和技术,通过一系列的编程任务,向读者介绍了热门的人工智能应用,包括计算机视觉和自然语言处理等。本书编写简明扼要,理论联系实践,每一章都包含习题以及补充阅读的参考文献。本书既可作为高校人工智能课程的教学用书,也可供从业者入门参考。本书要求读者熟悉线性代数、多元微积分、概率论与数理统计知识,另外需要读者了解Python编程。
作者简介
作者简介尤金·查尔尼克(EugeneCharniak),美国布朗大学计算机科学和认知科学教授,博士毕业于MIT,博士导师是人工智能之父马文·明斯基。他是国际知名的人工智能研究者,美国人工智能学会(AAAI)会士,2011年获美国计算语言学会(ACL)终身成就奖。除本书之外,他还撰写了《统计语言学习》《人工智能编程》等图书。译者简介沈磊,美国计算语言学会(ACL)会员,中国计算机学会(CCF)会员,博士毕业于北京航空航天大学计算机学院,博士研究方向为人工智能、模式识别,现为vivo公司北京AI研究院NLP算法专家,主要方向为自然语言理解和自动问答。她在自然语言处理及推荐算法方向发表了多篇学术论文,申请了5项专利。郑春萍,教育学博士,北京邮电大学人文学院副教授,主要研究方向为应用语言学与计算机辅助翻译。她是美国国务院“英语语言学者项目”访问学者、英国曼彻斯特大学人文艺术学院访问学者,曾获北京市高等教育教学成果一等奖、北京市高校青年教学名师奖、中央电视台“希望之星”英语风采大赛全国总决赛最佳指导教师奖等奖项。她主持了国家社科基金、教育部霍英东青年教师基金及教育部人文社科基金等省部级课题6项,发表学术论文40余篇,主编教材2部,出版专著1部、译著2部。
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