這次,挑選了10本深度學習書籍送給大家

2021-02-15 機器學習算法與自然語言處理


聽說有福利

1.  福利一

本次小編聯合博文視點，挑選十本深度學習書籍送給大家，並且恰逢噹噹19周年計算機書籍絕大部分為5折起【活動從9號-11號】，在此基礎上，小編還給大家申請了噹噹全場圖書優惠碼，不限計算機類書籍，滿200-30，也就是大家花170元可以買到400元的書籍，優惠碼為RGJIZI，希望大家進步多多。

2.  參與方式

關注公眾號《Python二三事與機器學習算法》，後臺回復「送書」即可參與抽獎（11月11號晚上12點開獎），中獎者從以下書籍中任選一本。

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中獎之後一定要填好電話，地址，姓名信息，也寫好想要哪本書籍！

3.  書籍選擇

TensorFlow進階指南：基礎、算法與應用

黃鴻波 編著

TensorFlow實踐經驗之作，人工智慧技術基礎讀本，輕鬆搞懂GANCNNRNN等各式神經網絡，真正完成AI從想法到產品的全過程

深度學習之美：AI時代的數據處理與最佳實踐

張玉宏 著

本書在介紹深度學習時，也介紹了Python、TensorFlow、M-P模型、感知機等神經網絡等基礎知識，從而可以讓讀者零基礎入門。有別於其他同類書籍的深奧難懂，本書配合近300幅手繪圖片，一圖勝千言，輔以大量的哲理故事，通俗易懂，獨闢蹊徑。除了理論部分的講解不落窠臼，本書還重視實戰，列舉了大量具有啟發意義的實戰案例，循序漸進，讓讀者通過實戰獲得成就感。

TensorFlow：實戰Google深度學習框架（第2版）

鄭澤宇 梁博文 顧思宇著

本書為TensorFlow入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度學習。書中省略了煩瑣的數學模型推導，從實際應用問題出發，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學習解決實際問題。書中包含深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個前沿、熱門的人工智慧領域的優選參考書。

圖解深度學習與神經網絡：從張量到TensorFlow實現

張平 編著

以TensorFlow 為工具介紹神經網絡和深度學習的入門書，內容循序漸進，以簡單示例和圖例的形式，展示神經網絡和深度學習背後的數學基礎原理，幫助讀者更好地理解複雜抽象的公式。

Python編程之美：最佳實踐指南

【美】Kenneth Reitz（肯尼思·賴茨）

Tanya Schlusser（坦尼婭·胥盧瑟） 著

夏永鋒 廖邦傑 譯

本書由Python社區的大神Kenneth Reitz發起並組織編寫，由社區數百名開發者集體奉獻。最大的特色在於，近乎完整地總結了在Python編程中會用到的各種實踐技巧和經驗，涵蓋眾多主流的應用場景，並告訴你如何提高效率、避免踩坑、編寫高質量的代碼。

21個項目玩轉深度學習

基於TensorFlow的實踐詳解

何之源 編著

通過本書，讀者可以訓練自己的圖像識別模型、進行目標檢測和人臉識別、完成一個風格遷移應用，還可以使用神經網絡生成圖像和文本，進行時間序列預測、搭建機器翻譯引擎，訓練機器玩遊戲。全書共包含21 個項目，分為深度卷積網絡、RNN網絡、深度強化學習三部分。讀者可以在自己動手實踐的過程中找到學習的樂趣，了解算法和編程框架的細節，讓學習深度學習算法和TensorFlow 的過程變得輕鬆和高效。

深度學習框架PyTorch：入門與實踐

陳雲 著

本書從多維數組Tensor開始，循序漸進地帶領讀者了解PyTorch各方面的基礎知識。結合基礎知識和前沿研究，帶領讀者從零開始完成幾個經典有趣的深度學習小項目，包括GAN生成動漫頭像、AI濾鏡、AI寫詩等。

強化學習精要：核心算法與TensorFlow實現

馮超 著

用通俗幽默的語言深入淺出地介紹了強化學習的基本算法與代碼實現，為讀者構建了一個完整的強化學習知識體系，同時介紹了這些算法的具體實現方式。從基本的馬爾可夫決策過程，到各種複雜的強化學習算法，讀者都可以從本書中學習到。

GAN：實戰生成對抗網絡

【美】Kuntal Ganguly（昆塔勒.甘古力） 著

劉夢馨 譯

《GAN：實戰生成對抗網絡》介紹深度學習領域一個十分活躍的分支——生成對抗網絡（GAN）。書中覆蓋了深度學習的基礎、對抗網絡背後的原理以及構建方式等內容。同時還介紹了多個真實世界中使用對抗網絡構建智能應用的案例並提供了具體的代碼以及部署方法，旨在幫助讀者能夠在真正的生產環境中使用生成對抗網絡。

4.  參與方式

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祝大家學習進步！


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