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书籍 信息

《写给新手的深度 学习 ——用Python学习 神经网络 和反向 传 播》一书以Python为基础，不借助TensorFlow、PyTor c h等任何框架，以浅显易懂的 语言 ，结合大量图示，对 机器学习 、 深度学习 、AI相关 技术 中的通用技能进行了解说。主要内容包括深度学习的概念，Python基础，深度学习必备 数学 知识，神经 网络 的结构及 编程 实现，反向 传播 算法 原理，小型深度神经网络的构建，卷积神经网络CNN的原理及编程实现，最后一章对循环神经网络RNN、 自然 语言处理、强 化学 习等内容进行了简要介绍。通过本书，读者可以从根本上理解深度学习技术的本质和相关算法原理，能够构建简单的深度学习模型，特别适合作为零基础读者学习深度学习技术的 入门 书，也适合作为高校 人工智能 相关专业的 教材 和参考书。

作者简介:
我妻幸长（Yukinaga Azuma） 一家以“人与AI的共生”为使命的公司SAI-Lab的董事长，从事AI相关的 教育 和 研究 开发 工作 。 东北 大学 研究生院 理学 研究科毕业，理学博士（ 物理 学），研究方向为人工 智能 （AI）， 复杂 系统，脑 科学 ，奇点等。 作为一名编程/人工智能讲师，曾在课堂上指导了 1 000多人，在线指导了近20,000人。 在 世界 最大的教育视频平台Udemy开设了《第一次学Python》《实践 数据 科学与机器学习》《面向大众的深度学习》和《面向大众的人工智能讲座》等课程。 作为一名 工程 师，他开发了VR， 游戏 和SNS等许多不同类型的应用程序。

目录:
第 1 章 何谓深度学习
第 2 章 Python 概要
第 3 章 深度学习中必备的数学知识
第 4 章 神经网络
第 5 章 反向传播
第 6 章 深度学习的编程实现
第 7 章 卷积神经网络（CNN）
第 8 章 深度学习的相关技术

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