本书从基本概念和理论入手，通过近千张图和简单的例子由浅入深地讲解深度学习的相关知识，且不涉及复杂的数学内容。 本书分为上下两册。上册着重介绍深度学习的基础知识，旨在帮助读者建立扎实的知识储备，主要介绍随机性与基础统计学、训练与测试、过拟合与欠拟合、神经元、学习与推理、数据准备、分类器、集成算法、前馈网络、激活函数、反向传播等内容。下册介绍机器学习的 scikit-learn 库和深度学习的 Keras 库（这两个库均基于 Python 语言），以及卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、强化学习、生成对抗网络等内容，还介绍了一些创造性应用，并给出了一些典型的数据集，以帮助读者更好地了解学习。 本书适合想要了解和使用深度学习的人阅读，也可作为深度学习教学培训领域的入门级参考用书。

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本书是由两位技术出身的企业管理者编写的深度学习普及书。本书的前四章提供了足够的关于深度学习的理论知识，包括机器学习的基本概念、神经网络基础、从神经网络到深度网络的演化历程，以及主流的深度网络架构，为读者阅读本书剩余内容打下基础。后五章带领读者进行一系列深度学习的实践，包括建立深层网络、高级调优技术、各种数据类型的向量化和在Spark上运行深度学习工作流。

《Arduino从基础到实践》采用Arduino进行电子制作越来越流行，在网络上可以找到很多用Arduino制作机器人、媒体互动产品、电子创意项目的案例。《Arduino从基础到实践》用50个项目来介绍Arduino的应用，从最基础的输入输出项目逐渐进入较高级的话题，比如Arduino与互联网的连接等。每一个项目都由完整的硬件方案和软件程序组成，读者无须再翻阅其他书籍即可完成《Arduino从基础到实践》中的各种电子制作项目。

《Arduino从基础到实践》采用Arduino进行电子制作越来越流行，在网络上可以找到很多用Arduino制作机器人、媒体互动产品、电子创意项目的案例。《Arduino从基础到实践》用50个项目来介绍Arduino的应用，从最基础的输入输出项目逐渐进入较高级的话题，比如Arduino与互联网的连接等。每一个项目都由完整的硬件方案和软件程序组成，读者无须再翻阅其他书籍即可完成《Arduino从基础到实践》中的各种电子制作项目。

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。

本书共分8章，内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及生成式对抗网络。本书首先从深度学习基础知识入手，引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch，然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本书，读者可对深度学习有一个清晰的认识。本书中的程序均可在Windows系统中运行，不受是否具备GPU的限制。本书提供电子课件、源代码，读者可登录“华信教育资源网”（www.hxedu.com.cn）免费下载。书中每章都配有习题和实验，最后还附有参考答案。本书可作为高等学校本科数据科学与大数据、人工智能、机器人工程等专业深度学习相关课程的教材，也适合广大对深度学习有兴趣的读者自学使用。

本书共分8章，内容包括深度学习基础、深度学习框架PyTorch的安装、PyTorch基础、线性回归和逻辑回归、全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络及生成式对抗网络。本书首先从深度学习基础知识入手，引领读者动手搭建深度学习框架PyTorch，然后在PyTorch框架下实现深度学习中常用的网络模型。通过本书，读者可对深度学习有一个清晰的认识。本书中的程序均可在Windows系统中运行，不受是否具备GPU的限制。本书提供电子课件、源代码，读者可登录“华信教育资源网”（www.hxedu.com.cn）免费下载。书中每章都配有习题和实验，最后还附有参考答案。本书可作为高等学校本科数据科学与大数据、人工智能、机器人工程等专业深度学习相关课程的教材，也适合广大对深度学习有兴趣的读者自学使用。

图神经网络是人工智能的一个热点方向,从图的视角解读大数据,可以灵活建模复杂的信息交互关系,吸引大量学者的关注并在多个工业领域得到广泛应用。《图深度学习从理论到实践》由浅入深,全面介绍图神经网络的基础知识、典型模型方法和应用实践。《图深度学习从理论到实践》不仅包括一般的深度学习基础和图基础知识,还涵盖了图表示学习、图卷积、图注意力、图序列等典型图网络模型,以京东自研的Galileo平台为代表的图学习框架,以及图神经网络在电商推荐和流量风控方面的两个典型工业应用。《图深度学习从理论到实践》既适合对数据挖掘、机器学习方向以及图建模交叉方向感兴趣的高年级本科生和研究生作为教材使用,也适合互联网电商、金融风控、社交网络分析、药物研发等企业的从业者参考学习。