深度学习从0到1

深度学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。本书是一本介绍深度学习理论和实战应用的教程，从深度学习的发展历史，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，一直介绍到深度学习算法卷积神经网络CNN，长短时记忆网络LSTM。并从图像，自然语言处理，音频信号三方面分别介绍了深度学习算法的实际应用。案例实战部分使用的深度学习框架为Tensorflow2/Keras。

这是一本系统性地介绍深度学习理论和实战应用的教程。本书从深度学习的发展历史出发，详细讲解了单层感知器、线性神经网络、BP神经网络等基本模型的原理和构造方法，并进一步介绍了深度学习框架Tensorflow基础使用以及网络优化方法等高级内容。 书中以Python编程环境搭建为起点，强调了Python在人工智能领域的主导地位，并通过实战案例，如手写数字识别、验证码识别等，展示了深度学习在实际应用中的强大能力。同时，本书还详细介绍了卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN) 的基本概念和特性，并通过案例展示了这些模型在图像识别和文本分类等任务中的应用。 在图像风格转换和音频信号处理等章节中，本书进一步扩展了深度学习在计算机视觉和语音识别等领域的应用范围。此外，本书还深入探讨了自然语言处理(NLP) 的发展历程，从传统的语言模型到现代的深度学习模型，如BERT模型，展示了NLP技术的进步和趋势。 在模型部署和专业术语汇总等章节中，本书提供了关于如何将训练好的模型部署到实际应用中的指导，并汇总了深度学习领域中的关键术语和概念，为读者的深入学习提供了便利。