Keras深度學習

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內容描述

基礎知識+算法原理+經典案例，從全連接網絡到復雜模型，從數據清洗到翻譯模型，一本書輕鬆搞定Keras。
本書適合讀者：人工智能深度學習愛好者、算法工程師、計算機視覺專業相關學生、機器學習深度學習等人工智能化各類從業人員
本書特色：

1. 入門門檻低，內容安排符合學習規律
   從搭建環境學起——不同環境下相關軟件和工具的下載和安裝——深度學習基礎理論——最後通過Keras實現深度學習的各類經典應用。由簡到難，逐步深入，適合深度學習和機器學習零基礎的讀者學習。
2. 注重新手友好性，理論結合實踐
   作者以學生的視角，將自己Keras實際學習過程中的經驗進行積累，讓新手更容易上手。
   在具體介紹過程中給出短小精悍的示例，讓讀者能邊學習邊實踐，縮短新手與老手之間的差距。
3. 技術面廣泛，注意技巧豐富
   本書內容涵蓋10種Python常用數據結構、5種主流數據分析工具、卷積神經網絡、序列處理、函數式API及應用、Keras在深度生成式模型中的應用等。包括5個綜合實戰案例，所選案例涉獵廣泛而豐富，既有計算機視覺領域的圖像分類問題的經典案例，也有基於神經網絡的翻譯系統實戰。在代碼示例中，不僅僅包含了模型構建和設計的核心思想，同時也兼顧了新手容易犯錯的細節展示。

作者介紹

魯睿元 西安交通大學軟件學院研究生，主要研究深度學習與計算機視覺方向。主要優異表現：在第一屆百度菁英班榮獲第*名；帶隊代表西安交通大學參加首屆浦發百度智慧金融極客挑戰賽中，榮獲全國三等獎。曾在多家博客網站發表多篇深度學習以及算法相關文章，深受讀者喜愛。
祝繼華 副教授，西安交通大學模式識別與智能係統專業工學博士學位，博士生導師。2011年6月至今在西安交通大學軟件學院從事教學與科研工作，主要研究方向為計算機視覺和移動機器人，先後主持國家自然科學基金項目2項，陝西省自然科學基金項目1項和中國博士後科學基金項目2項，曾參與國家973項目和國家自然科學基金重點項目等多項國jia級項目的研究工作。在激光點雲數據配準、移動機器人導航定位與環境感知等方面具有一定的研究基礎，並在所述領域以第一作者或通訊作者發表SCI論文20餘篇。