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深度学习通识教程 
定 价：69.8 元 丛书名：
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本书共9章，第1章回顾人工智能发展历程，介绍人工智能的三大学派等，引出深度学习。第2章涵盖数据预处理、微积分、线性代数、概率论等基础知识，为后续学习打下数学根基。第3章至第6章为本书核心内容，依次讲解神经网络基础、卷积神经网络原理与实践、循环神经网络原理与实践与图神经网络原理与实践，并配套经典模型与实践案例，帮助读者打通从原理到实战的学习路径。第7章聚焦经典注意力机制及Transformer，揭示其在深度学习模型结构中的关键地位，第8章介绍自编码器、GAN与扩散模型，展示生成式学习的发展。第9章分析前沿大模型，讨论GPT、视觉大模型、具身智能等热点，引导读者关注技术前沿。
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