【每周一本书】之《深度学习原理与TensorFlow实践》

深度学习 TensorFlow 大数据阅读

原创 abby | 2017-09-19 07:56

【数据猿导读】机器学习的学习曲线相当陡峭，需要同时专注于数据处理、模型构建以及结果优化，颠覆了我们以往对数据处理的理解。作为工程业界人士来说，没有机器学习理论基础的支持，几乎无法应用相关的工具；而没有工程实践的尝试，又很难体系化理解理论基础——入门着实不易

来源：数据猿作者：abby

技术发展的过程就是人类在探索自身创造能力边界的过程，而人工智能无疑是最重要以及影响最深远的领域之一。

AlphaGo及其马甲Master在围棋领域大胜人类顶尖高手之后，在智力分析领域人类优势开始出现裂痕。而在“听说读写”方面，不管是语音识别、语音合成、机器翻译，还是图像识别、物体识别，甚至是自动文章生成、自动曲谱生成、艺术图像合成方面，机器已经开始做得比人类更为强大。深度学习在工程领域的突破，使得“机器学习”走出了实验室，进入到工程领域，人类开始重新审视机器能带来的更多可能性。

正如2007年以iPhone为代表的智能手机出现，10年之间已经颠覆了诸多商业领域、影响了人类的生活方式一样，深度学习也必将如此，作为一名技术人，必须理解和跟上行业和时代的变革！

在过去的计算机技术演变过程中，数据主线（展示、逻辑、存储）、架构主线（C/S，B/S，SASS）、语言框架平台主线（语法、库、框架、操作系统、平台）的变迁基本有迹可循，易于举一反三，迁移学习曲线相对平缓。而机器学习的学习曲线相当陡峭，需要同时专注于数据处理、模型构建以及结果优化，颠覆了我们以往对数据处理的理解。作为工程业界人士来说，没有机器学习理论基础的支持，几乎无法应用相关的工具；而没有工程实践的尝试，又很难体系化理解理论基础——入门着实不易。

今天，小编将为大家推荐一本深度学习的入门级图书——《深度学习原理与TensorFlow实践》

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本书主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一，《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时，《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。

《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者，或是对深度学习理论有所了解，希望尝试更多工程实践的读者，抑或是对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论的读者。

本文从内容上共分为7个章节：

第1章：介绍了深度学习的由来以及发展趋势，简要说明了人工智能、机器学习、深度学习等名词概念之间的联系。

第2章：主要介绍了TensorFlow系统的基础知识和一些重要概念。

第3章：通过对Kaggle竞赛平台上的Titanic问题的求解实例，介绍了TensorFlow系统的基本用法，并简要介绍了机器学习问题中的一些常用的处理技巧。

第4章：介绍了CNN的基本原理和多个经典网络结构，并通过图像风格化的实例展示了CNN在更多场景下应用的可能性。

第5章：介绍了RNN、LSTM以及它们的多种变种结构，并通过实例介绍了如何构建实用的语言模型和对话机器人。

第6章：介绍了卷积神经网络与循环神经网络的结合，通过图像检测和图像摘要两个问题介绍了CNN+LSTM相结合的威力。

第7章：介绍了机器学习中非常重要的损失函数与优化算法在TensorFlow中的实现，对实际使用深度学习解决问题都有极大帮助。

作者简介

喻俨，百纳信息（海豚浏览器）研发副总裁。2007年加入微软亚洲工程院，2011年加入百纳信息负责海外业务线，从0到1做过多个项目，现致力于AI和大数据产品的研究与应用。

莫瑜，先后任职于微软和海豚浏览器，从事搜索引擎、音乐检索/哼唱搜索、内容分发推荐算法和对话机器人技术研发。长期以来持续关注和实践大规模数据算法性能优化、搜索引擎、推荐系统和人工智能技术。

王琛，英国爱丁堡大学人工智能专业硕士，现为百纳信息技术有限公司人工智能方向负责人。早年参加过信息学奥林匹克竞赛获得河北省第一名、全国三等奖，并保送进入中山大学。大学期间，在ACM竞赛上也屡获佳绩。硕士毕业后就职于百度基础架构部，参与大数据平台研发工作，对大数据分析处理、分布式系统架构等方面都有比较深刻的理解。2014年加入百纳，负责多个项目的研发，自2016年起负责人工智能方向的探索。

胡振邦，拥有博士学位，百纳信息技术有限公司高级算法研究员，毕业于中国地质大学计算机学院地学信息工程专业。读博期间，参与了关于遥感卫星图像识别分析的863项目，并且是主要的研发人员。毕业以来，一直从事图像识别方面的算法研发工作，主要方向包括目标检测、图文检索、图像分类与验证等，在图像处理、计算机视觉等方面都有深厚的积累和经验。

高杰，是一位1980年出生于苏北的“爱学习、能折腾、有情怀”的大叔。毕业于扬州中学特招班，1998年入学华中科技大学机械系，兼修管理、会计，自学计算机，2003年考入南京大学软件学院，曾任德国西门子内部SAP咨询师，还在中银国际TMT投行、金山软件集团投资部任过职，2015年与合伙人联合创立了图灵科技集团，与华尔街顶尖交易团队一起致力于量化交易、算法模型和人工智能在金融领域的应用，目前这家公司管理着超过20亿元的资产，是细分市场的领先公司。

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