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陆小曼|推荐这7本深度学习自学书，小白也能变专家( 二 )

  • 作者： 王喆
  • 出版社： 电子工业出版社

    • 陆小曼|推荐这7本深度学习自学书，小白也能变专家
    简介:
    深度学习在推荐系统领域掀起了一场技术革命 ， 本书从深度学习推荐模型、Embedding技术、推荐系统工程实现、模型评估体系、业界前沿实践等几个方面介绍了这场技术革命中的主流技术要点 。
    《深度学习推荐系统》既适合推荐系统、计算广告和搜索领域的从业者阅读 ， 也适合人工智能相关专业的本科生、研究生、博士生阅读 ， 帮助他们建立深度学习推荐系统的技术框架 ， 通过学习前沿案例 加强深度学习理论与推荐系统工程实践的融合能力 。
    书评:
    刚洗了热水澡: 内容挺好的 ， 但是相当于是说做了汇总 ， 作者的公众号啥的 ， 好多内容都提及过了 。 .作者本身功力深厚 ， 但是这本书跟我期望中的样子相比 ， 还是差了点儿 。
    wadefall: 五星推荐 ， 算是同道中人 ， 但作者对业务、算法、工程的整体思考与实践在持续进行 ， 让自己“在线” ， 从而理解非常深刻 ， 要向作者学习 。
    louiss007: 相见恨晚！体系完整 ， 脉络清晰 ， 字里行间透漏着满满的实践干货 。 有一定机器学习和推荐系统基础的 ， 阅读收益会更佳！
    4. Python深度学习：基于PyTorch 评价：★★★★☆ 4.5/5.0星
    • 作者： 吴茂贵
    • 出版社： 机械工业出版社

    陆小曼|推荐这7本深度学习自学书，小白也能变专家
    简介:
    这是一本基于最新的Python和PyTorch版本的深度学习著作 ， 旨在帮助读者低门槛进入深度学习领域 ， 轻松速掌握深度学习的理论知识和实践方法 ， 快速实现从入门到进阶的转变 。
    本书是多位人工智能技术专家和大数据技术专家多年工作经验的结晶 ， 从工具使用、技术原理、算法设计、案例实现等多个维度对深度学习进行了系统的讲解 。
    内容选择上 ， 广泛涉猎、重点突出、注重实战；内容安排上 ， 实例切入、由浅入深、循序渐进；表达形式上 ， 深度抽象、化繁为简、用图说话 。
    本书共16章 ， 分为三部分：
    第一部分（第1~4章） PyTorch基础 首先讲解了机器学习和数据科学中必然会用到的工具Numpy的使用 ， 然后从多个角度讲解了Pytorch的必备基础知识 ， 最后详细讲解了Pytorch的神经网络工具箱和数据处理工具箱 。
    第二部分（第5~8章） 深度学习基础 这部分从技术原理、算法设计、实践技巧等维度讲解了机器学习和深度学习的经典理理论、算法以及提升深度学习模型性能的多种技巧 ， 涵盖视觉处理、NLP和生成式深度学习等主题 。
    第三部分（第9~16章） 深度学习实践 这部分从工程实践的角度讲解了深度学习的工程方法和在一些热门领域的实践方案 ， 具体包括人脸识别、图像修复、图像增强、风格迁移、中英文互译、生成式对抗网络、对抗攻击、强化学习、深度强化学习等内容 。
    书评:
    海南小怪兽: 看到豆瓣评分9.几 ， 就买了一本阅读了一下 。 大失所望 ， 代码部分倒是挺不错的（估计就是想让人直接复制粘贴的） ， 但是书本内容和代码内容相比过于粗浅 。
    反复 ， 重复: 前面几章不错 ， 后面的内容有不少错误
    5. 深度学习的数学 评价：★★★★ 4.0/5.0星
    • 作者： [日]涌井良幸
    • 出版社： 人民邮电出版社

    陆小曼|推荐这7本深度学习自学书，小白也能变专家简介


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