书籍介绍
在这个信息爆炸的时代，我们正处在一个技术飞速发展的前沿，其中深度学习作为人工智能的关键驱动力，正在深刻改变我们的生活。从语音识别到自动驾驶，深度学习无处不在，它的魅力和影响力不容忽视。《深度学习之美》将带你走进这个神秘的世界，揭示其背后的数学原理和算法设计，让你在领略其“美”之余，也能掌握实际应用的技能。
作者简介
张玉宏，河南工业大学教师，美国西北大学访问学者，电子科技大学博士后。他在中国计算机协会（CCF）和ACM/IEEE担任会员，并在2018-2019年担任CCF YOCSEF郑州副主席。他的专长领域包括大数据、人工智能和技术哲学，已发表超过20篇学术论文和7部国际学术作品。此外，他还是《品味大数据》一书的作者，阿里云云栖社区的专栏作家，其博文总阅读量超过百万次。
推荐理由
《深度学习之美》一书深入浅出地介绍了深度学习的核心概念和技术，如神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。它不仅涵盖了理论知识，还提供了丰富的实践案例，帮助读者理解这些复杂模型在图像处理、自然语言处理等领域的应用。对于对人工智能、机器学习感兴趣，希望深入了解深度学习原理及其实际应用的读者来说，这本书是一本不可多得的学习资源。
适合哪些人读
对人工智能、机器学习有热情的初学者
希望系统性了解深度学习理论与实践的科研人员或工程师
正在从事或计划进入AI相关领域的专业人士
对如何利用深度学习解决实际问题感兴趣的科技爱好者。
希望系统性了解深度学习理论与实践的科研人员或工程师
正在从事或计划进入AI相关领域的专业人士
对如何利用深度学习解决实际问题感兴趣的科技爱好者。
书籍脑图
目录
用户评论
作者非常有才，讲解通俗易懂！
内容很充实，好厚一本。作者文笔很好，读起来不费劲，适合初学者。
在深度学习相关书籍中，比这本权威的可能不少，比如Ian Goodfellow等人所著的《深度学习》，但可以肯定的是，这类图书不是初学者的菜，权威有余，可读性不强（豆瓣上有评论）。
但这本书却相反。这本书最大的特点就是零基础，通俗易懂，并具有较强的个人风格。一本技术类型的图书，能形成自己的风格，是好事。
因此推荐初学者阅读。
但这本书也有自己的不足，比如说有点厚，价格也有点小贵，它的讲解，可能不够深入。
在自己水平提高后，再结合Goodfellow的书读读，会相得益彰。
挺通熟易懂的，受益很大。是基于TensorFlow1.x，
好像作者出了一个2.x的教材，推荐一下。
读过这本书，感觉还好。部分章节有点琐碎或拖沓，有点烦.
但整体上还行，作者还算用心。适合于初学者。
这本书始于作者在云栖社区的14篇深度学习入门博客：https://yq.aliyun.com/topic/111
感兴趣（不想花钱）的童靴可以去看看。
鞋合不合脚，只有脚知道。
神经胶囊网络，lstm，rnn准备再刷
美中不足大概就是tf.1版本
作者文笔风趣幽默，每章的标题和导入语都十分有趣，用最直白的话语讲解算法原理，非常适合入门者学习。
实战和分析部分完全看不懂，看来不适合初学者。
书籍解析
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