用Python实现深度学习框架

在人工智能飞速发展的时代，深度学习作为其核心驱动力，正逐步改变我们的生活和工作方式。《用Python实现深度学习框架》引领你踏上这段探索之旅，从理解基本的机器学习概念开始，如ADALINE模型、计算图、优化器，再到构建逻辑回归、神经网络等复杂模型。本书不仅教你如何设计和训练这些模型，还深入讲解了分布式训练、模型保存与服务化等工程实践知识。无论你是初次接触深度学习的学生，还是希望提升技能的工程师，都能在本书中找到理论与实践相结合的学习路径。

这段话介绍了两位人物的信息。其中，张觉非本科毕业于复旦大学计算机系，之后在中国科学院古脊椎动物与古人类研究所获得了古生物学的硕士学位。目前，他在互联网行业工作，专注于机器学习算法相关事务。 而陈震拥有北京大学的硕士学位，他现在担任奇虎360智能工程部的总监和负责人。在他的领导下，团队构建了公司的人工智能基础设施，包括机器学习计算调度平台、建模平台、推理引擎以及推荐系统等。

《用Python实现深度学习框架》一书详细阐述了从机器学习基础到复杂模型的构建，以及工程实践中模型训练与部署的关键环节。它不仅深入浅出地讲解了理论知识，还提供了丰富的代码示例和实用工具，如MatrixSlow框架，帮助读者理解和应用这些技术解决实际问题。对于那些对深度学习感兴趣、希望从零开始构建自己的框架或者优化现有模型的开发者而言，这本书是一本宝贵的参考资料。

对深度学习原理和技术感兴趣的初学者
希望通过编写代码实现机器学习算法的研究者
希望扩展或优化现有深度学习框架的开发者
对大数据处理、模型部署和分布式训练有需求的工程人员。