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百面深度學習 算法工程師帶你去面試

百面深度學習 算法工程師帶你去面試

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內容簡介

深度學習是目前學術界和工業界都非常火熱的話題,在許多行業有著成功應用。本書由Hulu的近30位元算法研究員和算法工程師共同編寫完成,專門針對深度學習領域,是《百面機器學習:算法工程師帶你去面試》的延伸。全書內容大致分為兩個部分,第一部分介紹經典的深度學習算法和模型,包括卷積神經網路、迴圈神經網路、圖神經網路、生成模型、生成式對抗網路、強化學習、元學習、自動化機器學習等;第二部分介紹深度學習在一些領域的應用,包括電腦視覺、自然語言處理、推薦系統、計算廣告、視頻處理、電腦聽覺、自動駕駛等。

本書仍然採用知識點問答的形式來組織內容,每個問題都給出了難度級和相關知識點,以督促讀者進行自我檢查和主動思考。書中每個章節精心篩選了對應領域的不同方面、不同層次上的問題,相互搭配,展示深度學習的“百面”精彩,讓不同讀者都能找到合適的內容。 本書適合相關專業的在校學生檢查和加強對所學知識點的掌握程度,求職者快速複習和補充相關的深度學習知識,以及算法工程師作為工具書隨時參閱。此外,非相關專業、但對人工智慧或深度學習感興趣的研究人員,也可以通過本書大致瞭解一些熱門的人工智慧應用、深度學習模型背後的核心算法及其思想。
 
 

作者介紹

諸葛越
 
現任Hulu公司全球研發副總裁,中國研發中心總經理。曾任Landscape Mobile公司聯合創始人兼CEO,前雅虎北京研發中心產品總監,微軟北京研發中心項目總經理。諸葛越獲美國斯坦福大學電腦碩士與博士學位、紐約州立大學石溪分校應用數學碩士學位,曾就讀於清華大學,2005年獲美國電腦學會資料庫專業委員會十年最佳論文獎。諸葛越是暢銷書《魔鬼老大,天使老二》作者,《百面機器學習》主編。
 
江雲勝
 
北京大學應用數學博士,現任葫蘆資深演算法研究員。畢業後加入Hulu北京研發中心的Content Intelligence組,負責內容理解相關的研究工作。《百面機器學習》主要作者之一。
 
 

目錄

前言

第一部分 算法和模型

第1章 卷積神經網路
01 卷積基礎知識
02 卷積的變種
03 卷積神經網路的整體結構
04 卷積神經網路的基礎模組
參考文獻

第2章 迴圈神經網路
01 迴圈神經網路與序列建模
02 迴圈神經網路中的Dropout
03 迴圈神經網路中的長期依賴問題
04 長短期記憶網路
05 Seq2Seq 架構
參考文獻

第3章 圖神經網路
01 圖神經網路的基本結構
02 圖神經網路在推薦系統中的應用
03 圖神經網路的推理能力
參考文獻

第4章 生成模型
01 深度信念網路與深度波爾茲曼機
02 變分自編碼器基礎知識
03 變分自編碼器的改進
04 生成式矩匹配網路與深度自回歸網路
參考文獻

第5章 生成式對抗網路
01 生成式對抗網路的基本原理
02 生成式對抗網路的改進
03 生成式對抗網路的效果評估
04 生成式對抗網路的應用
參考文獻

第6章 強化學習
01 強化學習基礎知識
02 強化學習算法
03 深度強化學習
04 強化學習的應用
參考文獻

第7章 元學習
01 元學習的主要概念
02 元學習的主要方法
03 元學習的資料集準備
04 元學習的兩個簡單模型
05 基於度量學習的元學習模型
06 基於神經圖靈機的元學習模型
07 基於學習優化器的元學習模型
08 基於學習初始點的元學習模型
參考文獻

第8章 自動化機器學習
01 自動化機器學習的基本概念
02 模型和超參數自動化調優
03 神經網路架構搜索
參考文獻

第二部分 應用

第9章 電腦視覺
01 物體檢測
02 圖像分割
03 光學字元辨識
04 圖像標注
05 人體姿態識別
參考文獻

第10章 自然語言處理
01 語言的特徵表示
02 機器翻譯
03 問答系統
04 對話系統
參考文獻

第11章 推薦系統
01 推薦系統基礎
02 推薦系統設計與算法
03 推薦系統評估
參考文獻

第12章 計算廣告
01 點擊率預估
02 廣告召回
03 廣告投放策略
參考文獻

第13章 視頻處理
01 視頻編解碼
02 視頻監控
03 圖像品質評價
04 超解析度重建
05 網路通信
參考文獻

第14章 電腦聽覺
01 音訊信號的特徵提取
02 自動語音辨識
03 音訊事件識別
參考文獻

第15章 自動駕駛
01 自動駕駛的基本概念
02 端到端的自動駕駛模型
03 自動駕駛的決策系統
參考文獻

作者隨筆
 

詳細資料

  • ISBN:9787115530974
  • 規格:平裝 / 429頁 / 16k / 19 x 26 x 2.15 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:中國

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