本书理论知识体系完备，由浅入深，系统性地介绍了深度学习模型的发展脉络，以及模型深度设计、模型宽度设计、模型通道维度设计、残差连接设计、分组卷积设计、多尺度与非正常卷积设计、多输入网络设计、时序神经网络设计、三维卷积网络设计、动态推理模型与注意力机制设计、生成对抗网络设计等主流的深度学习模型设计思想。同时，本书为各模型设计思想提供了大量的实例，供读者实战演练。

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本书由浅入深、系统性地介绍了深度学习模型压缩与优化的核心技术。本书共9 章，主要内容有：深度学习模型性能评估、模型可视化、轻量级模型设计、模型剪枝、模型量化、迁移学习与知识蒸馏、自动化模型设计、模型优化与部署工具。本书理论知识体系完备，同时提供了大量实例，供读者实战演练。

《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。 《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》十分适合对深度学习感兴趣，希望对深层模型有较深入了解的读者阅读。

本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域，系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用，包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备，同时提供大量实例，供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容，覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始，本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍，包括使用计算机视觉技术对摄影作品进行定量的质量评估、后期自动构图、噪声的去除、对比度增强和色调增强、人脸美颜与美妆、图像的去模糊和分辨率提升、艺术风格滤镜、景深的估计和编辑、图像的融合等，涵盖当前摄影后期软件的主要功能，并全部是基于算法进行自动实现的。本书适合计算机视觉行业从业者、摄影专业人士和爱好者、对当下智能摄影后期核心技术感兴趣并且想要有所提高的学生、工程技术人员或相关专业教师阅读。

本书全面、系统地介绍了深度学习技术在人脸图像处理领域中的应用。书中不但有人脸图像处理算法的详细介绍，更有实际案例带领读者上手练习。 本书共11章，第1章介绍了人脸图像与特征基础；第2章介绍了深度学习的基础知识；第3章介绍了人脸数据集；第4章介绍了人脸检测技术；第5章介绍了人脸关键点检测；第6章介绍了人脸识别技术；第7章介绍了人脸属性识别；第8章介绍了人脸属性分割技术；第9章介绍了人脸美颜与美妆；第10章介绍了人脸三维重建；第11章介绍了人脸属性编辑。 本书适合计算机视觉领域中人脸图像处理从业人员和爱好者阅读，也适深度学习算法爱好者阅读。

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本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书配套70个示例源码及PPT课件。 本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、TensorFlow模型应用、Transformer模型应用等。附录中还给出机器学习和深度学习中用到的数学基础知识，包括线性代数、概率论和信息论等。 本书适合Python深度学习初学者、深度学习算法开发人员学习，也适合作为高等院校计算机技术、人工智能、大数据相关专业的教材或教学参考书。

本书由微软亚洲研究院的资深AI工程师撰写，是一本面向初学者的、以实战为导向的深度学习指南。本书首先详细讲解了深度学习的知识体系、核心概念、模型与算法、工具和库（TensorFlow等）等全栈技术知识，然后以案例的形式讲解了如何将这些知识应用到计算机视觉、自然语言处理、语音识别、对话机器人、人脸识别、自动驾驶领域。

《游戏核心算法编程内幕》由三部分组成。其中第一部分主要介绍游戏编程的基本概念；第二部分详细介绍游戏编程中的各种技术和算法；第三部分是附录，介绍游戏编程中相关技术和知识以及其他相关读物。《游戏核心算法编程内幕》大多数相关方法都有全面解释、框图和必要的代码样本，使读者可以了解幕后工作原理、工作方法和工作本质。