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内容简介:
本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景进行了大量的深度学习模型及算法的研究和开发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型开发全生命周期积累了丰富的经验。 本书面向的读者是希望学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员。读者学习本书的目的是了解深度学习模型和算法基础后，重点应用和实践并快速部署在自己的工作领域，同时取得落地成果。 本书分为4 个部分，共13 章。其中第1 部分（第1～2 章）简要介绍了深度学习的现状、概念和实现工具。第2 部分（第3～5 章）以具体的实际应用展示基于深度学习技术进行工程实践和开发的流程和技巧。第3 部分（第6～12 章）介绍了学术界和工业界最新的高阶深度学习模型的实现和应用。第4 部分（第13章）介绍了深度学习领域的一些前沿研究方向并对深度学习的未来发展进行展望。 
