深度学习原理与实践

本书详细介绍了目前常用的深度学习网络模型，包括ANN、CNN和RNN，以及它们的算法原理和核心思想。大量实例代码能帮助读者深入了解网络模型。此外，本书提供了全面的进阶内容和对应案例，帮助读者学以致用，全面掌握深度学习的知识和技巧。

适用于大数据平台系统工程师、算法工程师以及数据科学家。此书也可以及计算机等相关专业的师生用书和培训学校的教材。

作者简介

西安电子科技大学软件工程硕士。曾就职于海格通讯人工智能算法部门，统筹负责人工智能算法、图像算法、深度学习等研究。曾在国内核心期刊发表多篇关于无人驾驶汽车相关论文。在信息项目方面，曾研究和参与激光点云三维扫描、大数据信息推荐系统、融合多传感器的无人驾驶系统、机器学习和数据统计建模等多个项目设计，期间多次获国家级创新项目奖。此外，还作为讲师和技术顾问为多家机构提供关于数据建模、深度学习等咨询和培训。