《深度学习进阶：自然语言处理》是《深度学习入门：基于Python 的理论与实现》的续作，围绕自然语言处理和时序数据处理，介绍深度学习中的重要技术，包括word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq 和Attention 等。本书语言平实，结合大量示意图和Python代码，按照“提出问题”“思考解决问题的新方法”“加以改善”的流程，基于深度学习解决自然语言处理相关的各种问题，使读者在此过程中更深入地理解深度学习中的重要技术。 豆瓣评分9.4的畅销书《深度学习入门：基于Python的理论与实现》续作，带你快速直达自然语言处理领域！ 【本书特色】 ·简明易懂 本书内容精炼，聚焦深度学习视角下的自然语言处理，延续前作的行文风格，采用通俗的语言和大量直观的示意图详细讲解，帮助读者加深对深度学习技术的理解，轻松入门自然语言处理。 ·侧重原理 不依赖外...(展开全部)

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本书是一本关于游戏和谜题AI的书籍，对AI基础理论、深度学习、强化学习以及使用进化计算的新方法进行了介绍，并通过具体示例进行了详细的解释说明。此外，本书不仅涵盖算法，还涵盖与AI相关的主题、历史背景和数学主题的诸多内容，其中包含如何让游戏AI表现得像一个人类玩家。实际上，对游戏AI的研究不单纯是针对游戏，它还有助于解决许多与优化理论和系统工程相关的问题。通过本书，你将了解：游戏AI的历史和背景。如何使用各种算法解开游戏谜题。游戏AI如何与人类对弈。如何使游戏AI更加智能、类人化。

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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。

《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。《深度学习》适合各类读者阅读，包括相关专业的大学生或研究生，以及不具有机器学习或统计背景、但是想要快速补充深度学习知识，以便在实际产品或平台中应用的软件工程师。

《深度学习》由全球知名的三位专家Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和Aaron Courville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分：第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念，它们是深度学习的预备知识；第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术；第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法，它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

全球科技巨头纷纷拥抱深度学习，自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo，背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机，不再被动按照指令运转，而是像自然进化的生命那样，开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者，亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。但他和一众开拓者，利用大数据和不断增强的计算能力，终于在神经网络算法上取得重大突破，实现了人工智能井喷式的发展。 作为深度学习领域的通识作品，本书以恢弘的笔触，通过3个部分全景展现了深度学习的发展、演变与应用，首次以亲历者视角回溯了深度学习浪潮在过去60年间的发展脉络与人工智能的螺旋上升，并前瞻性地预测了智能时代的商业图景。