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动手学习深度学习有哪些关于人工智能的书籍可供推荐？

时间：2023-11-02 20:14:09

动手学习深度学习？1、机器学习精讲机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。2、那么，动手学习深度学习？一起来了解一下吧。

新手如何快速入门深度学习

深度学习必备基础

深度学习发展至今已然有几个年头了，上个世纪九十年代的美国银行率先使用深度学习技术做为手写字体识别，但深度学习的惊艳登场并没有留住它一时的辉煌，直到深度学习这个领域才开始渐入人们的眼帘。可以说我们现在拥有着绝佳的学习机会，世界顶级的会的议论文，各大数据库公开的数据源以及开源的力量已经让我们站在了巨人的肩膀上去成长。下面就给大家分享一份深度学习入门指南，让大家能更快更好的加入深度学习这个璀璨的舞台。

必备技能1-python：

python我就不必多说啦吧，有多方便大家用过了都知道，这里强调这点是因为，现在无论是公开的论文还是代码基本在深度学习这个领域都是python为主流的，我在学习的过程中一个最重要的点就是学习别人的代码，通过把高手的代码debug一遍我们才能真正的懂一个技术的原理，那么在这个领域里高手们的代码很多都是python版本的。更重要的一点是，我们入门这个领域肯定不会自己动手一步一步的去实现所有需要的技术代码，一个最直接的学习方法就是结合开源的框架，那么可以说深度学习的开源框架基本都是python接口的，能用这些开源框架是我们学习的一个最基本的手段啦，所以重要的事情说三遍,python!python!python!

必备技能2–线性代数，微积分

很多同学该觉得很头疼了。

深度学习先看李宏毅还是先看李沐

爱学习的人不少，局帆会学习的人不多。从小接受的教育教会我们的「学习歼李」更多是把知识点背下来、能解答习题，从未有人教桐改雹我们如何「有效学习」或「深度学习。深度学习力本质上是一种竞争力。

浅谈在小学数学教学中如何培养学生凉深度学习

看到这个问题有点小兴奋，我来推荐一份人工智能书单。

1、机器学习精讲

机器学习原理算法与应用教程，精简机器学习入门手册，美亚机器学习深度学习畅销书，全彩印刷，扫描书中二维码可阅读补充内容，人工智能和机器学习领域众多知名专家推荐。

2、动手学深度学习

目前市面上有关深度学习介绍的书籍大多可分两类，一类侧重方法介绍，另一类侧重实践和深度学习工具的介绍。本书同时覆盖方法和实践。本书不仅从数学的角度阐述深度学习的技术与应用，还包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。

为了给读者提供一种交互式的学习体验，本书不但提供免费的教学视频和讨论区，而且提供可运行的Jupyter记事本文件，充分利用Jupyter记事本能将文字、代码、公式和图像统一起来的优势。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结册兆果并及时获取经验，从而带给读者全新的、交互式的深度学习的学习体验。

3、深度学习

本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等。

如何促进学生深度学习

数学基础

如果你能够顺畅地读懂深度学习论文中的数学公式，可以独立地推导新方法，则表明你已经具备了必要的数学基础。

掌握数学分析、线性代数、概率论和凸优化e799bee5baa6e58685e5aeb931333431373233四门数学课程包含的数学知识，熟知机器学习的基本理论和方法，是入门深度学习技术的前提。因为无论是理解深度网络中各个层的运算和梯度推导，还是进行问题的形式化或是推导损失函数，都离不开扎实的数学与机器学习基础。

数学分析

在工科专业所开设的高等数学课程中，主要学习的内容为微积分。对于一般的深度学习研究和应用来说，需要重点温习函数与极限、导数（特别是复合函数求导）、微分、积分、幂级数展开、微分方程等基础知识。在深度学习的优化过程中，求解函数的一阶导数是最为基础的工作。当提到微分中值定理、Taylor公式和拉格朗日乘子的时候，你不应该只是感到与它们似曾相识。

线性代数

深度学习中的运算常常被表示成向量和矩阵运算。线性代数正是这样一门以向量和矩阵作为研究对象的数学分支。需要重点温习的包括向量、线性空间、线性方程组、矩阵、矩阵运算及其性质、向量微积分。当提到Jacobian矩阵和Hessian矩阵的时候，你需要知道确切的数学形式；当给出一个矩阵形式的损失函数时，你可以很轻松的求解梯度。