本书是深度学习真正意义上的入门书，深入浅出地剖析了深度学习的原理和相关技术。书中使用Python3，尽量不依赖外部库或工具，从基本的数学知识出发，带领读者从零创建一个经典的深度学习网络，使读者在此过程中逐步理解深度学习。书中不仅介绍了深度学习和神经网络的概念、特征等基础知识，对误差反向传播法、卷积神经网络等也有深入讲解，此外还介绍了深度学习相关的实用技巧，自动驾驶、图像生成、强化学习等方面的应用，以及为什么加深层可以提高识别精度等“为什么”的问题。

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。

书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。

“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展，本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写，实属万幸。

书中收录了超过100道机器学习算法工程师的面试题目和解答，其中大部分源于Hulu算法研究岗位的真实场景。本书从日常工作、生活中各种有趣的现象出发，不仅囊括了机器学习的基本知识 ，而且还包含了成为出众算法工程师的相关技能，更重要的是凝聚了笔者对人工智能领域的一颗热忱之心，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力，建立对机器学习的热爱，共绘人工智能世界的宏伟蓝图。

“不积跬步，无以至千里”，本书将从特征工程、模型评估、降维等经典机器学习领域出发，构建一个算法工程师必-备的知识体系；见神经网络、强化学习、生成对抗网络等新科研进展之微，知深度学习领域胜败兴衰之著；“博观而约取，厚积而薄发”，在末一章为读者展示生活中各种引领时代的人工智能应用。

本书通过96个案例，全面讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow的使用方法。全书共分为3篇，第1篇深度学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础——神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。本书特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者阅读，也适合社会培训班和各大院校对深度学习有兴趣的学生阅读。

深度学习是人工智能的前沿技术。《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》深入浅出地介绍了深度学习的相关理论和实践，《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》共分16章，采用理论和实践双主线写作方式。第1章给出深度学习的大图。第2章和第3章，讲解了机器学习的相关基础理论。第4章和第5章，讲解了Python基础和基于Python的机器学习实战。第6至10章，先后讲解了M-P模型、感知机、多层神经网络、BP神经网络等知识。第11章讲解了被广泛认可的深度学习框架TensorFlow。第12章和第13章详细讲解了卷积神经网络，并给出了相关的实战项目。第14章和第15章，分别讲解了循环递归网络和长短期记忆（LSTM）网络。第16章讲解了神经胶囊网络，并给出了神经胶囊网络设计的详细论述和实践案例分析。

《深度学习之美：AI时代的数据处理与最佳实践》结构完整、行文流畅，是一本难得的零基础入门、图文并茂、通俗易懂、理论结合实战的深度学习书籍。

计算机视觉、自然语言处理和语音识别是目前深度学习领域很热门的三大应用方向，《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》旨在帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，达到能够独立使用深度学习知识处理计算机视觉问题的水平。通过阅读本书，读者将学到人工智能的基础概念及Python 编程技能，掌握PyTorch 的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，比如卷积神经网络、循环神经网络、自动编码器，等等。在掌握深度学习理论和编程技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch 深度学习框架实战计算机视觉。《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》中的大量实例可让读者在循序渐进地学习的同时，不断地获得成就感。

《深度学习之PyTorch实战计算机视觉》面向对深度学习技术感兴趣、但是相关基础知识较为薄弱或者零基础的读者。

《脉冲耦合神经网络图像处理(第2版)》是第一本详细探索和展示脉；中耦合神经网络(PCNN)极佳图像处理能力的专著。PCNN及其相关模型均源自生物神经元启发模型研究，是图像纹理分析、边缘提取、区域分割等非常强大的处理工具。这也是大多数图像处理项目的最基本任务，故PCNN非常适合目标识别、凹点检测和图像融合等常规图像处理任务。因此，PCNN的出现为目标分离、多通道图像融合、图像签名和基于内容的图像检索等图像处理的新技术发展铺平了道路。《脉冲耦合神经网络图像处理》还包括大量PCNN图像处理的应用实例以及对其硬件实现技术的讨论。.

本书重点介绍如何将R语言和深度学习模型或深度神经网络结合起来，解决实际的应用需求。全书共6章，分别介绍了深度这习基础知识、训练预测模型、如何防止过拟合、识别异常数据、训练深度预测模型以及调节和优化模型等内容。

本书适合了解机器学习概念和R语言并想要使用R提供的包来探索深度学习应用的读者学习参考。

深度学习已经成为人工智能炙手可热的技术，PyTorch是一个较新的、容易上手的深度学习开源框架，目前已得到广泛应用。《深度学习框架PyTorch快速开发与实战》从PyTorch框架结构出发，通过案例主要介绍了线性回归、逻辑回归、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码模型、以及生成对抗网络。《深度学习框架PyTorch快速开发与实战》作为深度学习的入门教材，省略了大量的数学模型推导，适合深度学习初学者，人工智能领域的从业者，以及深度学习感兴趣的人阅读。

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