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适读人群： 对深度学习感兴趣的大学生、研究生、在职人员等； 科研院所的研究人员； 其他深度学习爱好者，如产品经理、投资人等。【免费获取】配套代码 数据 导读PPT 内容拓展 作者答疑群搭配图书学习效果更佳！获取方式：1、微信关注“华章计算机”2、在后台回复关键词：PyTorch（1）4位作者在大数据和人工智能领域有多年积累，经验丰富；（2）从Python和数学基础，到机器学习和TensorFlow理论，再到深度学习的应用和扩展，为深度学习提供全栈式内容解决方案；（3）包含大量实战案例和综合性项目案例；（4）图形化的表达方式，降低读者学习门槛。 内容简介:
本书共22章，分为三个部分。一部分（第1~5章）为Python及应用数学基础部分，介绍Python和TensorFlow的基石Numpy，深度学习框架的鼻祖Theano，以及机器学习、深度学习算法应用数学基础等内容。第二部分（第6~20章）为深度学习理论与应用部分，介绍机器学习的经典理论和算法，深度学习理论及方法，TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用、TensorFlow基础、TensorFlow的一些新API，深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例，TensorFlow的高级封装，TensorFlow综合实战案例等内容。第三部分（第21~22章）为扩展部分，介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。 作者简介:
吴茂贵BI和大数据专家，就职于中国外汇交易中心，在BI、数据挖掘与分析、数据仓库、机器学习等领域有超过20年的工作经验，在Spark机器学习、TensorFlow深度学习领域大量的实践经验。王冬任职于博世（中国）投资有限公司，负责Bosch企业BI及工业4.0相关大数据和数据挖掘项目。对机器学习、人工智能有多年实践经验。李涛参与过多个人工智能项目，如研究发服务机器人、无人售后店等项目。熟悉python、caffe、TensorFlow等，对深度学习、尤其对计算机视觉方面有较深理解。杨本法高级算法工程师，在机器学习、文本挖掘、可视化等领域有多年实践经验。熟悉Hadoop、Spark生态圈的相关技术，对Python有丰富的实战经验。 
