深度学习原理与实践(开源图书)-总目录

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CSDN专栏: 深度学习原理与实践(开源图书)
CSDN专栏: 机器学习原理与实践(开源图书)

深度学习理论的突破和深度学习硬件加速能力的突破,使AI在模式识别、无人驾驶、智力游戏领域取得空前的成功。学术界和工业界全力以赴掀起人工智能的新一轮热潮。各大互联网巨头纷纷成立人工智能研究中心,唯恐在新一轮人工智能的竞赛被无情淘汰。深度学习应用已遍及人工智能的各个分支,如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。但也许我们不曾想到的事机器学习乃至人工智能的起源,是对人本身的意识、自我、心灵等哲学问题的探索。而在发展的过程中,更是融合了统计学、神经科学、信息论、控制论、计算复杂性理论等学科的知识。

一起阅读和完善: 机器学习&深度学习原理与实践(开源图书)。告别碎片阅读,构成知识谱系。

第1章 人工智能简史

第2章 人工智能的理论基础

第3章 从感知机到深度卷积神经网络

第4章 深度循环和深度递归神经网络

第5章 自编码网络和生成式对抗网络

第6章 高级深度学习网络模型 <TODO…Waiting…>

  • 深度学习-61:深度融合网络
  • 深度学习-62:深度稀疏网络
  • 深度学习-63:强化学习和AlphaGo
  • 深度学习-64:胶囊网络(Capsules)

第7章 深度学习开源引擎

第8章 人工智能未来已来

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参考资料

  • [1] 周志华. 机器学习. 清华大学出版社. 2016.
  • [2] [日]杉山将. 图解机器学习. 人民邮电出版社. 2015.
  • [3] 佩德罗·多明戈斯. 终极算法-机器学习和人工智能如何重塑世界. 中信出版社. 2018.
posted on 2019-03-01 12:37  曹明  阅读(414)  评论(0编辑  收藏  举报