本书以自上而下和自下而上的方法来展示针对不同领域实际问题的深度学习解决方案，包括图像识别、自然语言处理、时间序列预测和机器人操纵等。还讨论了采用诸如TensorFlow、PyTorch、Keras 和 CNTK 等流行的深度学习开源框架用于实际问题的解决方案及其优缺点。

本书内容包括：用于深度学习的编程环境、GPU 计算和云端解决方案；前馈神经网络与卷积神经网络；循环与递归神经网络；强化学习与生成对抗网络；深度学习用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、视频分析、时间序列预测、结构化数据分析以及游戏智能体（Agents）和机器人操控等。最后讨论了深度学习的超参数选择和神经网络的内在结构以及预训练模型的使用技巧等。本书将带读者进入深度学习的实战场景，通过使用诸如 TensorFlow 与 Keras 等 Python 深度学习流行框架而进行自然语言处理、图像识别、时间序列预测等实战演练。本书适用于人工智能培训班、大学生创新创业实战训练、研究生课题演练、程序员实力提升等方面。

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