《破解深度学习（基础篇）：模型算法与实现》

发布时间：2025-05-29 14:14:43 | 责任编辑：吴昊 | 浏览量：21 次

是一本由瞿炜、李力、杨洁共同撰写的深度学习入门书籍，于2024年10月由人民邮电出版社出版。

书籍内容

本书总计9章，内容从基础理论到实战应用逐步展开，旨在帮助读者系统地掌握深度学习的基础知识。

• 前三章：主要介绍深度学习的入门知识，包括必要的数学概念（如线性代数、概率论）和必备工具（如Python编程环境）的使用。

• 后六章：沿着深度学习的发展脉络，从多层感知机开始，逐步讲解深度神经网络的基本原理、常见挑战、优化算法，以及三大典型模型：基础卷积神经网络（CNN）、基础循环神经网络（RNN）和注意力神经网络。

• 特色章节：书中还详细介绍了注意力机制、Transformer模型等前沿内容，并提供了相应的代码实现。

作者简介

• 瞿炜：美国伊利诺伊大学人工智能博士，哈佛大学、京都大学客座教授，前中国科学院大学教授，知名教育博主“梗直哥”。

• 李力：人工智能专家，长期从事计算机视觉和强化学习领域的研究与实践。

• 杨洁：人工智能和自然语言处理领域的资深应用专家，拥有丰富的实战背景。

特点

• 内容全面：涵盖从20世纪90年代到目前的主流深度学习模型。

• 实战性强：提供详尽的代码实现和交互式、可视化源代码示例（以Jupyter Notebook形式提供），方便读者动手实践。

• 易于理解：通过生活中的案例类比，降低学习难度，适合初学者和高等院校人工智能专业的学生。

这本书适合有志于投身人工智能领域的人员阅读，也适合作为高等院校人工智能专业的教学用书。