本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成,专门针对深度学习领域。
全书内容大致分为两个部分:
第一部分介绍经典的深度学习算法和模型,包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等;
第二部分介绍深度学习在一些领域的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容,每个问题都给出了难度级和相关知识点,以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题,相互搭配,展示深度学习的“百面”精彩,让不同读者都能找到合适的内容。
本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。
此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想。