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本书特色
“本书在当前的‘人工智能热’和深度学习的本来面目之间架起了一座桥梁。”——Peter Rabinovitch，云平台Akamai高级性能工程师
“本书是助你进阶为Keras及深度学习高手的秘笈。”——Claudio Rodriguez，IT服务公司Candid Partners高级DevOps工程师
“本书是我为华盛顿大学设计的一门深度学习课程所选的教材，非常实用。能够直接得到Keras之父的建议真是一桩幸事。”——Amazon.com用户Eric Nichols
● 30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题
● Keras框架速成的明智之选
● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉
● 无须机器学习经验和高等数学背景
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的François Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后，读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念，具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力，学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外，本书还深刻剖析了当前的“人工智能热”，从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。
目录
| 版权声明 | 阅读 |
| 前言 | 阅读 |
| 致谢 | 阅读 |
| 关于本书 | 阅读 |
| 关于封面 | 阅读 |
| 第一部分 深度学习基础 | 阅读 |
| 第 1 章 什么是深度学习 | 阅读 |
| 第 2 章 神经网络的数学基础 | |
| 第 3 章 神经网络入门 | |
| 第 4 章 机器学习基础 | |
| 第二部分 深度学习实践 | |
| 第 5 章 深度学习用于计算机视觉 | |
| 第 6 章 深度学习用于文本和序列 | |
| 第 7 章 高级的深度学习最佳实践 | |
| 第 8 章 生成式深度学习 | |
| 第 9 章 总结 | |
| 附录 A 在 Ubuntu 上安装 Keras 及其依赖 | |
| 附录 B 在 EC2 GPU 实例上运行 Jupyter 笔记本 |