深度學習：模型、算法優化與實戰（簡體書）

本書循序漸進地講解了開發深度學習程序的核心知識，並通過具體實例演練了TensorFlow、Keras和Scikit-learn在深度學習方面的開發方法和流程。書中首先介紹了深度學習開發基礎，然後結合實例介紹了加載數據集、監督學習、無監督學習、模型選擇和評估、核心算法、前饋神經網絡、卷積神經網絡的具體應用，最後講解了NBA季後賽預測分析系統開發、AI考勤管理系統開發、AI智能問答系統開發、AI聲音識別系統開發、鮮花識別系統開發、情感文本識別系統開發、實時電影推薦系統開發等內容。

張洪朋，8年Python開發經驗，精通Python深度學習，設計模式，擅長自動化運維平臺開發。並且擁有10年以上Java、C 開發經驗，熟悉關係型數據庫，精通Linux操作系統。現在負責企業云的運維和架構工作，業余時間喜歡創作和技術分享。

書中採用實例驅動教學的形式，將理論與實例相結合進行講解，讓讀者在實戰中掌握所學知識，並且從不同的方位展現一個知識點的用法，真正做到融會貫通。詳解使用TensorFlow、Keras和Scikit-learn進行深度學習開發的相關知識，幫助讀者解決實際工作中的問題。書中還介紹了很多開發經驗和技巧，讓讀者可以在學習過程中更輕鬆地理解相關知識點及概念，更快地掌握關鍵技術的應用技巧。

前言
機器學習是涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法複雜度理論等多門學科的多領域交叉技術。機器學習專門研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。深度學習是一種實現機器學習的技術。深度學習本來並不是一種獨立的學習方法，其本身也會用到有監督和無監督的學習方法來訓練深度神經網絡。但由於近幾年該領域發展迅猛，一些特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。
本書循序漸進、深入講解了使用Python開發深度學習程序的核心知識，並通過具體實例的實現過程演練了使用TensorFlow、Keras和Scikit-learn的方法和流程。全書共15章，分別講解了深度學習開發基礎、加載數據集實戰、監督學習實戰、無監督學習實戰、模型選擇和評估實戰、核心算法實戰、前饋神經網絡實戰、卷積神經網絡實戰、NBA季後賽預測分析系統、AI考勤管理系統、AI智能問答系統、AI聲音識別系統、鮮花識別系統、情感文本識別系統、實時電影推薦系統。全書簡潔而不失其技術深度，內容豐富全面，歷史資料翔實齊全。並且本書易於閱讀，以極簡的文字介紹了複雜的案例，同時涵蓋了其他同類圖書中很少涉及的歷史參考資料，是學習深度學習開發的完美教程。
本書主要特色如下：
1.本書詳細講解了使用TensorFlow、Keras和Scikit-learn開發人工智能程序的技術知識，循序漸進地講解了這些技術的使用方法和技巧，幫助讀者快速步入人工智能開發高手之列。
2.本書採用理論加實例的教學方式，通過這些實例的講解實現了對知識點的橫向切入和縱向比較，讓讀者有更多的實踐演練機會，並且可以從不同的方位展現一個知識點的用法，真正實現了拔高的教學效果。
3.書中從一開始便對深度學習開發的流程進行了詳細介紹，而且在講解中結合多個實用性很強的項目案例，帶領讀者掌握深度學習開發的相關知識，以解決實際工作中的問題。
4.書中還介紹了很多開發經驗和技巧，讓讀者可以在學習過程中更輕鬆地理解相關知識點及概念，更快地掌握關鍵技術的應用技巧。
本書適用於已經了解了Python語言基礎語法的讀者，想進一步學習機器學習和深度學習技術的讀者，還可以作為大專院校和培訓機構人工智能及其相關專業的教材。
本人水平畢竟有限，書中存在紕漏之處在所難免，誠請讀者提出寶貴的意見或建議，以便修訂並使之更臻完善。
最後感謝您購買本書，希望本書能成為您編程路上的領航者，祝您閱讀快樂！

張洪朋
2024年1月