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| 編輯推薦： |
本书既包含机器学习、深度学习、强化学习理论，又包括深度神经网络、高性能算法、Python框架训练、生成模型；既包含计算机视觉、自然语言处理、语音识别的相关知识，又包含游戏深度强化学习应用、自动驾驶深度学习应用，通过本书学习，你将能够：
掌握神经网络和深度学习过程背后的数学理论使用卷积网络和胶囊网络研究和解决计算机视觉挑战使用变分自动编码器和生成对抗性网络解决生成性任务使用循环网络(LSTM和GRU)和注意力模型实现复杂的NLP任务探索强化学习，了解行为体在复杂环境中的行为方式了解深度学习在车辆自动驾驶和游戏深度强化学习中的应用
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| 內容簡介： |
《Python深度学习（第2版）》系统地讲解了机器学习、深度学习、强化学习理论知识，揭秘了各种神经网络架构如卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络和胶囊网络背后的原理和实际应用；讲解了如何使用高性能的算法和常用的Python框架来进行训练，以及如何解决计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域的问题；还讲解了生成模型方法以及如何使用变分自编码器和生成式对抗网络来生成图像；后深入研究强化学习的新发展领域，并介绍了一些先进热门游戏Go、Atari和Dota背后的算法。学习完本书，读者可以精通深度学习理论及其在现实世界中的应用。
《Python深度学习（第2版）》一书面向数据科学从业者、机器学习工程师以及对深度学习感兴趣的读者，也适合作为高校计算机专业的教材使用。
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| 關於作者： |
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伊万瓦西列夫于2013年在GPU支持下开始研究第1个开源Java深度学习库。该库后被一家德国公司收购并继续开发。伊万·瓦西列夫还曾在深度神经网络医学图像分类和分割领域担任机器学习（Machine Learning，ML）工程师和研究员；从2017年起，开始专注于金融机器学习；现正在研究Python开源算法交易库，该库提供了用于试验各种机器算法的基础架构。伊万·瓦西列夫拥有圣索非亚大学圣克里门特·奥赫里德斯基分校的人工智能硕士学位。詹马里奥斯帕卡尼亚是“倍耐力”的高级数据科学家，负责处理物联网（IoT）和网联车应用的传感器和遥测数据。他与轮胎机械师、工程师和业务部门紧密合作，以便分析和制定混合动力、物理驱动和数据驱动的汽车模型。他的主攻专业方向是为数据产品构建机器学习系统和端到端解决方案。他拥有都灵理工学院的远程信息处理硕士学位，以及斯德哥尔摩KTH的分布式系统软件工程学位。在加入倍耐力之前，他曾在零售和商业银行（Barclays）、网络安全（Cisco）、预测性营销（AgilOne）中工作，并偶尔从事自由职业。丹尼尔斯莱特从11岁开始编程，为ID软件公司的Quake游戏开发模组。他对游戏的痴迷使他成为热门游戏“冠军足球经理”的开发人员。然后，他进入金融领域，致力于风险和高性能消息系统。目前他是Skimlinks的一名大数据工程师，负责了解在线用户的行为。他用业余时间训练AI击败计算机游戏。他在技术会议上谈论深度学习和强化学习，其博客地址为www.danielslater.net。他在该领域的工作已被Google引用。彼得罗兰茨拥有库鲁汶大学计算机科学硕士学位，主修人工智能。他致力于将深度学习应用于各种问题，如光谱成像、语音识别、文本理解和文档信息提取。他目前在Onfido担任数据提取研究小组的组长，主要负责从官方文档中提取数据。瓦伦蒂诺佐卡拥有博士学位，先后从美国马里兰大学和罗马大学毕业，获得数学学士学位，并在华威大学学习了一个学期。之后他在被波音公司收购的Autometric公司从事高级立体三维地球可视化软件的高科技项目研究，该软件具有头部跟踪功能。他在那里开发了许多数学算法和预测模型，并使用Hadoop实现了多个卫星图像可视化的自动化程序。他曾在美国人口普查局、美国和意大利的企业担任独立顾问。目前，他居住在纽约，并担任一家大型金融公司的独立顾问。
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