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深度学习
本书共分8个章节,内容如下:第1章主要介绍人工智能与深度学习的产业背景与百度EasyDL平台深度学习应用;第2章介绍深度学习所需要安装的开发工具及环境配置;第3章介绍TensorFlow的安装、张量的基本知识;第4章介绍数据集的概念、标注工具的使用、数据集的制备;第5章介绍神经网络前向传播流程,以及激活函数、初始化函数、稠密层;第6章介绍神经网络反向传播流程,以及损失函数、梯度下降的概念、完整的神经网络训练案例;第7章介绍适用于图像的卷积神经网络的搭建方法,以及yolov5模型的部署及使用;第8章介绍适用于文本的循环神经网络搭建方法,以及大语言模型的部署及使用。本书理论结合实践、知识循序渐进,每一个知识点都有编程案例供学生练习理解,章节末尾安排了理论练习及实践操作。在编写过程中重点介绍每一个模块中的基础知识及编程指令,帮助学生快速构建深度学习理论框架,理解深度学习知识逻辑。
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