内容介绍

随着21世纪神经网络的复兴，深度学习已经成为一个非常活跃的研究领域，并且为现代机器学习铺平了道路。在这本实用的书中，作者NikhilBuduma提供了一些例子和清晰的解释来指导你了解这个复杂领域的主要概念。

谷歌、微软和Facebook等公司正在积极发展内部深度学习团队。然而，对我们其他人来说，深度学习仍然是一个相当复杂和难以掌握的课题。如果你熟悉Python，并且有微积分的背景，以及对机器学习的基础知识，这本书会让你学习更多内容。

1.回顾机器学习和神经网络的基础知识。

2.学习如何训练前馈神经网络。

3.使用TensorFlow来实现你的第一个神经网络。

4.当你开始加深网络时，处理可能出现的问题。

5.建立分析复杂图像的神经网络。

6.使用自动编码器实现有效的降维。

7.深入学习序列模型处理语言模型。

8.学习强化学习的基础知识。

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作者介绍

NikhilBuduma是Remedy公司的联合创始人和首席科学家，该公司总部位于旧金山，正在为数据驱动的初级保健构建一个新系统。16岁时，他在圣何塞州立大学管理一个药物发现实验室，并为资源有限的社区开发了新颖、低成本的筛查方法。19岁时，他曾两次获得国际生物奥林匹克冠军。后来，他加入了麻省理工学院，在那里，他专注于开发大规模数据系统，以影响医疗保健、精神健康和医学研究。在麻省理工学院，他共同创立了一个全国性非营利组织LenOneMe，该组织提供匿名短信热线，在大学校园里提供有效的同伴支持，并利用数据来实现积极的心理健康和健康结果。

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