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今天專門說個事兒~

經(jīng)過一年多的努力（蠅營狗茍和東拼西湊），在2018年公眾號所寫的深度學習60講的基礎上，我的第一本書《深度學習筆記》，在北京大學出版社和狗熊會的支持下正式出版了！

2017年的時候，我還是一名普通的數(shù)據(jù)分析師，每天想著如何寫好SQL，如何玩轉(zhuǎn)pandas數(shù)據(jù)處理。那一年也正是國內(nèi)AI浪潮最火的一年，各種宣傳鋪天蓋地，作為一名數(shù)據(jù)從業(yè)者，你很難不被吸引進來。當時的想法就是數(shù)據(jù)分析太無趣了，深度學習這么酷，為何不嘗試一下？2018年，我花了一整年的時間來自學神經(jīng)網(wǎng)絡和深度學習，學習過程中留下的記錄經(jīng)過整理后也就成了今天這本書。

本書概況了學習深度學習的基本路線，如何從DNN到CNN再到RNN和一些延伸性知識，本書的定位就是一本深度學習入門圖書。

全書包含了21講內(nèi)容，目錄如下：

第1講神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習
第2講神經(jīng)網(wǎng)絡的過擬合與正則化
第3講深度學習的優(yōu)化算法
第4講卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
第5講 CNN圖像學習過程與可視化
第6講 CNN圖像分類：從LeNet5到EfficientNet
第7講 CNN目標檢測：從R-CNN到Y(jié)OLO
第8講 CNN圖像分割：從FCN到U-Net
第9講遷移學習理論與實踐
第10講循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
第11講長短期記憶網(wǎng)絡
第12講自然語言處理與詞向量
第13講 word2vec詞向量
第14講 seq2seq與注意力模型
第15講語音識別
第16講從Embedding到XLNet：NLP預訓練模型簡介
第17講深度生成模型之自編碼器
第18講深度生成模型之生成式對抗網(wǎng)絡
第19講神經(jīng)風格遷移、深度強化學習與膠囊網(wǎng)絡
第20講深度學習框架
第21講深度學習數(shù)據(jù)集
參考文獻

作為一名僅有三年經(jīng)驗的、能力遠不成熟的深度學習算法工程師，在整理本書書稿的過程中倍感艱辛和不易。書中大量參考了相關(guān)教材、論文、網(wǎng)絡博客、知乎問答與專欄等專業(yè)內(nèi)容，在此一并表示感謝。

本書真正成書時間較早，后續(xù)沒有太多時間進一步深入挖掘和細化整理，許多內(nèi)容在今天看來已經(jīng)非常陳舊了，并且寫作水平也難以令人滿意。后續(xù)筆者會根據(jù)相關(guān)反饋對本書進行修訂。另外因時間倉促和能力所限，書中難免會有表述不當、甚至是錯誤之處，在此先感謝各位讀者朋友們的批評指正。

最后，給長期以來關(guān)注筆者公眾號的各位朋友一個小福利，這本新書筆者送3本給大家。獲取方式為：在本文下方留言并且留言點贊數(shù)前3的朋友將各自獲得筆者的一本簽名+印章贈書。

書已為大家備好~

當然，如果想要直接支持筆者的，可以直接到當當或者京東選擇購買：

感謝各位的支持！

【深度學習筆記】我的第一本新書出版啦~