Java Deep Learning Essentials

This book is intended for data scientists and Java developers who want to dive into the exciting world of deep learning. It would also be good for machine learning users who intend to leverage deep learning in their projects, working within a big data environment.

这是一本专注于Java开发者和数据科学家深度学习的入门书籍。这本书不仅介绍了深度学习的基本概念，如神经网络、监督学习和无监督学习，还详细介绍了深度学习的发展历程、算法以及应用案例。 书中详细解释了深度学习的发展历程，包括AI的过渡、人工智能(AI) 和深度学习的关系，以及深度学习在机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理等领域的应用。此外，还详细介绍了神经网络的理论基础与发展，包括神经网络在机器学习中的应用，以及深度学习这一高级形式。 书中还深入探讨了机器学习的核心概念，包括模拟人类智能行为、通过训练数据让计算机自动学习、广泛应用于各种领域以及流行的机器学习算法等。此外，还详细介绍了流行的机器学习算法，如神经网络、逻辑回归和多层感知机等。 在介绍深度学习时，书中详细讲解了深度信念网与堆叠去噪自编码器，以及受限玻尔兹曼机等模型。这些模型都是深度学习中重要的模型，它们在结构、功能和用途上有所不同，但都可以学习到数据的深层次特征表示，并在不同的领域有重要的应用。 此外，书中还详细介绍了Java深度学习库的优势，如Deeplearning4j (DL4J) 和ND4J，以及管理AI技术