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共145章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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第1篇 深度学习导论
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第1章 深度学习介绍
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1-1 人工智能历经的三波浪潮
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1-2 AI的学习地图
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1-3 TensorFlow对比PyTorch
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1-4 机器学习开发流程
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1-5 开发环境安装
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1-6 免费云端环境开通
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第2章 神经网络原理
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2-1 必备的数学与统计知识
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2-2 万般皆自“回归”起
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2-3 神经网络
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第2篇 PyTorch基础
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第3章 PyTorch学习路径与主要功能
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3-1 PyTorch学习路径
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3-2 张量运算
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3-3 自动微分
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3-4 神经网络层
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3-5 总结
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第4章 神经网络实操
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4-1 撰写第一个神经网络程序
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4-2 模型种类
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4-3 神经层
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4-4 激励函数
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4-5 损失函数
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4-6 优化器
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4-7 效能衡量指标
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4-8 超参数调校
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第5章 PyTorch进阶功能
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5-1 数据集及数据加载器
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5-2 TensorBoard
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5-3 模型部署与TorchServe
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第6章 卷积神经网络
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6-1 卷积神经网络简介
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6-2 卷积
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6-3 各种卷积
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6-4 池化层
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6-5 CNN模型实操
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6-6 影像数据增强
6-7 可解释的AI
第7章 预先训练的模型
7-1 预先训练模型的简介
7-2 采用完整的模型
7-3 采用部分模型
7-4 转移学习
7-5 Batch Normalization说明
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