深度学习理论与实践

本书分3个部分，分别为深度学习理论基础、深度学习实验和深度学习案例。这3个部分层层递进，介绍了机器学习的基础知识与常用方法，包括机器学习基本操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。第1部分通过7章来介绍深度学习的基础知识，包括深度学习在不同领域的应用，不同深度学习框架的对比，以及机器学习、神经网络等方面的内容。第2部分包括常用深度学习框架的基础讲解，以及计算机视觉、自然语言处理、强化学习和可视化技术领域的一些实验讲解。第3部分提供了8个案例，介绍深度学习在图像分类、目标检测、目标识别、图像分割、风格迁移、自然语言处理等方面的应用。本书将理论与实践紧密结合，能为读者提供有益的学习指导。
本书适合高等院校计算机科学和软件工程等相关专业的学生、深度学习初学者和机器学习算法分析从业人员阅读。