本书全面讲解PaddlePaddle Fluid框架在深度学习领域的应用。全书共15章，分别是PaddlePaddle深度学习开发环境的搭建、PaddlePaddle快速入门、线性回归算法实战、卷积神经网络实战、循环神经网络实战、生成对抗网络实战、强化学习实战、模型的保存与使用、迁移学习实战可视化工具Visual DL的使用、自定义图像数据集识别项目实战、自定义文本数据集分类项目实战、动态图的使用、开发具有AI能力的服务器接口、移动端深度学习框架Paddle Lite的项目实战。本书实例丰富，适合机器学习爱好者、程序员、人工智能方面的从业人员阅读，也可以作为人工智能相关专业的师生用书和相关培训学校的教材。

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本书由百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾。百度公司总裁张亚勤博士、李德毅院士、百度高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰博士等行业领袖重点推荐。PaddlePaddle凭借上手容易、运行效率高、支持私有云等优势，受到越来越多的公司和个人开发者的青睐。本书从实战角度出发，旨在帮主读者掌握在真实的生产环境中需要的开发技能。本书既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。

本书由百度旗下“深度学习技术及应用国家工程实验室”、百度技术学院联合北航人工智能专家共同撰写，行业实践与学术理论兼顾。百度公司总裁张亚勤博士、李德毅院士、百度高级副总裁/AI技术平台体系总负责人王海峰博士等行业领袖重点推荐。PaddlePaddle凭借上手容易、运行效率高、支持私有云等优势，受到越来越多的公司和个人开发者的青睐。本书从实战角度出发，旨在帮主读者掌握在真实的生产环境中需要的开发技能。本书既详细描述了神经网络的各个细节，也深入讲解了算法性能优化的思路和技巧，旨在帮助读者深入理解深度学习的精髓。

内容简介 本书由百度官方出品，百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅入深、注重实践”的原则，基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通”。 在章节安排上，考虑读者的特点和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保循序渐进、由浅入深。同时，本书提供了大量的深度学习实战案例，覆盖了当前计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域主流应用典型的算法，每章都单独配以飞桨代码实现，详细解析实操过程，手把手引导读者开展实践练习、深入掌握相关知识。 本书提供配套代码合集，详情请访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518424。

内容简介 本书由百度官方出品，百度公司CTO王海峰博士作序，张钹院士、李未院士、百度集团副总裁吴甜联袂推荐。 本书遵循“内容全面、由浅入深、注重实践”的原则，基于飞桨PaddlePaddle深度学习平台，较为全面地覆盖了学习深度学习技术所必须具备的基础知识以及深度学习主要核心技术，包括相关的数学基础、Python编程基础、机器学习基础以及正向/反向传播算法、卷积神经网络、循环神经网络等，尽量做到读懂一本书即可达到“零基础”到“全精通”。 在章节安排上，考虑读者的特点和认知规律，在知识架构和案例穿插的设计上确保循序渐进、由浅入深。同时，本书提供了大量的深度学习实战案例，覆盖了当前计算机视觉、自然语言处理、个性化推荐等领域主流应用典型的算法，每章都单独配以飞桨代码实现，详细解析实操过程，手把手引导读者开展实践练习、深入掌握相关知识。 本书提供配套代码合集，详情请访问https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/518424。

这是一本理论与实践兼顾的深度学习著作，它通过精心的内容组织和丰富的案例讲解，帮助读者零基础入门，并迅速晋级为有一定理论基础和项目实战能力的高手。基础方面，不仅介绍了Keras等各种深度学习框架的使用和开发环境的搭建，还对深度学习的基础知识做了讲解；理论方面，详细讲解了全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和生成式对抗网络等核心神经网络的原理和应用；应用层面，不仅讲解了如何用Keras开发各种深度学习模型，还讲解了深度学习在图像处理和文本处理两大核心场景的应用；实战方面，每个深度学习模型原理的背后都有精心设计的Keras实现代码，每章都有多个综合性案例，读者可以在调试和执行代码的过程中掌握深度学习模型设计与开发的各种方法和技巧。本书内容结构合理，重点突出；写作方式循序渐进，易于读者理解；行文风格幽默风趣，读起来不枯燥。

这是一本理论与实践兼顾的深度学习著作，它通过精心的内容组织和丰富的案例讲解，帮助读者零基础入门，并迅速晋级为有一定理论基础和项目实战能力的高手。基础方面，不仅介绍了Keras等各种深度学习框架的使用和开发环境的搭建，还对深度学习的基础知识做了讲解；理论方面，详细讲解了全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和生成式对抗网络等核心神经网络的原理和应用；应用层面，不仅讲解了如何用Keras开发各种深度学习模型，还讲解了深度学习在图像处理和文本处理两大核心场景的应用；实战方面，每个深度学习模型原理的背后都有精心设计的Keras实现代码，每章都有多个综合性案例，读者可以在调试和执行代码的过程中掌握深度学习模型设计与开发的各种方法和技巧。本书内容结构合理，重点突出；写作方式循序渐进，易于读者理解；行文风格幽默风趣，读起来不枯燥。

大约在一百年前，电气化改变了交通运输行业、制造业、医疗行业、通信行业，如今AI带来了同样巨大的改变。AI的各个分支中发展最为迅速的方向之一就是深度学习。 本书主要涉及以下内容：第1部分是神经网络的基础，学习如何建立神经网络，以及如何在数据上面训练它们。第2部分进行深度学习方面的实践，学习如何构建神经网络与超参数调试、正则化以及一些高级优化算法。第3部分学习卷积神经网络(CNN)，以及如何搭建模型、有哪些经典模型。它经常被用于图像领域，此外目标检测、风格迁移等应用也将涉及。最后在第4部分学习序列模型，以及如何将它们应用于自然语言处理等任务。序列模型讲到的算法有循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制。 通过以上内容的学习，读者可以入门深度学习领域并打下扎实基础，为后续了解和探索人工智能前沿科技做知识储备。 本书配有电子课件，需要配套资源的教师可登录机械工业出版社教育服务网www.cmpedu.com免费注册后下载。

本书针对TensorFlow 1.0以上版本编写，采用“理论+实践”的形式编写，通过大量的实例（共96个），全面而深入地讲解“深度学习神经网络原理”和“Tensorflow使用方法”两方面。书中的实例具有很强的实用，如对图片分类、制作一个简单的聊天机器人、进行图像识别等。书中的每章都配有一段教学视频，视频和图书具有一样的内容和结构，能帮助读者快速而全面地了解本章的内容。本书还免费提供了所有案例的源代码及数据样本，这些代码和样本不仅方便了读者学习，而且也能为以后的工作提供便利。 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、一个识别图中模糊的数字的案例；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；第3篇“神经网络进阶”，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、对抗神经网络。 本书结构清晰、案例丰富、通俗易懂、实用性强。特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，本书也适合社会培训学校作为培训教材使用，还适合大中专院校的相关专业作为教学参考书。