简介：1234567

深度学习和大模型技术在推荐系统领域掀起了一场技术革命，本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、大模型、AIGC、模型工程实现、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点。 《深度学习推荐系统2.0（全彩）》既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读，也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读，帮助建立深度学习推荐系统的技术框架。通过学习前沿案例，读者可加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力。

简介：每一个都是一章崭新的故事欢迎评论

PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中****的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。 《PyTorch？2.0深度学习从零开始学》共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的Word Embedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器、站在巨人肩膀上的预训练模型BERT、自然语言处理的解码器、基于PyTorch的强化学习实战、基于MFCC的语音唤醒实战、基于PyTorch的人脸识别实战。

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简介：2.0无意间穿越回1.0时间，尽情期待会擦出怎样的花吧

深度学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程，从深度学习的发展历史，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，一直介绍到深度学习算法卷积神经网络CNN，长短时记忆网络LSTM。并从图像，自然语言处理，音频信号三方面分别介绍了深度学习算法的实际应用。案例实战部分使用的深度学习框架为Tensorflow2/Keras。

深度学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程，从深度学习的发展历史，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，一直介绍到深度学习算法卷积神经网络CNN，长短时记忆网络LSTM。并从图像，自然语言处理，音频信号三方面分别介绍了深度学习算法的实际应用。案例实战部分使用的深度学习框架为Tensorflow2/Keras。

★这是一个真实故事：人类第一个赛博格（Cyborg）诞生记