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| 內容簡介： |
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本书结合了的深度学习技术应用成果，充分考虑了大学生的知识结构和学习特点，结合各个专业特点介绍了深度学习的基本概念及TensorFlow框架，以及深度学习在各个领域的具体应用。 本书为高职高专院校深度学习基础课程教材重点介绍了神经网络与深度学习、TensorFlow环境使用、卷积神经网络、循环神经网络、迁移学习等内容。各个章节知识浅显易懂，每个章节后都有实际应用，以强化学生实践能力。 本书可作为高职院校深度学习基础通识教材。
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| 關於作者： |
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胡心雷（1983.12—）工学博士，毕业于四川大学计算机科学与技术专业。主要研究方向包括人工免疫、机器学习、信息安全和云计算技术等。有丰富的从事人工免疫在网络安全应用的研究经验和信息安全技术、人工智能方面的教学经验。发表学术论文10余篇，其中EI及SCI论文6篇，主持及主研省部级项目3项，已获得国家授权实用新型专利1项。
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| 目錄：
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第1章 深度学习简介0011.1 深度学习的起源与发展0011.2 深度学习的定义0041.3 深度学习的优势0051.4 深度学习的应用0061.5 深度学习的主流框架0071.5.1 TensorFlow0071.5.2 Pytorch0081.5.3 Deeplearning4j(DL4J)008第2章 神经网络与深度学习0102.1 人脑神经网络0132.2 人工神经网络0152.2.1 感知器0172.2.2 单层神经网络0192.2.3 多层神经网络0272.2.4 激活函数0372.3 走向深度学习039第3章 TensorFlow环境使用0433.1 TensorFlow 简介0443.1.1 TensorFlow与Keras的关系0453.1.2 TensorFlow 1.x与2.x的区别0463.2 TensorFlow基础0493.2.1 张量0503.2.2 变量0643.2.3 计算图0663.3 基于TensorFlow的深度学习建模构建0703.3.1 建模目的0703.3.2 数据处理0713.3.3 模型搭建0803.3.4 模型编译0853.3.5 模型训练0913.3.6 模型验证0933.3.7 模型保存0963.3.8 小结0963.4 基于TensorFlow的手写数字识别0993.4.1 数据简介0993.4.2 数据处理1033.4.3 模型搭建1063.4.4 模型调优1083.4.5 总结114第4章 卷积神经网络1154.1 什么是卷积神经网络1154.2 输入层1164.3 卷积层1174.3.1 填充1184.3.2 步幅1254.4 池化层1264.5 全连接层1274.6 Dropout1284.7 数据增强1294.8 典型卷积神经网络算法1324.8.1 LeNet-5网络1324.8.2 AlexNet1334.8.3 VGG161344.9 卷积神经网络案例1364.9.1 数据简介1364.9.2 数据处理1364.9.3 模型搭建1384.9.4 总结140第5章 循环神经网络1435.1 什么是循环神经网络1435.2 长短期记忆和门控循环单元1455.2.1 长短期记忆（LSTM）1455.2.2 门控循环单元（GRU）1495.3 双向循环神经网络1535.4 深度循环神经网络案例1545.4.1 准备操作1545.4.2 数据简介1545.4.3 数据处理1555.4.4 网络模型搭建1575.4.5 模型训练1595.4.6 小结161第6章 迁移学习1676.1 什么是迁移学习1676.2 迁移学习的工作原理1686.3 迁移学习的优势1696.4 迁移学习的方法1706.5 微调1716.6 利用迁移学习对花进行分类1716.6.1 准备操作1726.6.2 数据处理1736.6.3 网络模型搭建1736.6.4 模型训练1756.6.5 微调1756.6.6 小结176
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