深度学习工程师认证初级教程/百度技术认证系列丛书 mobi 下载 网盘 caj lrf pdf txt 阿里云

本书作为深度学习工程师初级认证官方教材，将深度学习理论基础与平台操作有机结合，从算法到实战，共分6章， ～4章主要介绍专业知识，包括数学基础、Python基础、机器学习和深度学习等基础知识；第5章面向工程实战能力的训练，介绍深度学习开发平台，特别是飞桨开发平台的实战案例；第6章面向业务理解与实践能力的提升，介绍深度学习在各个行业的应用案例。

本书适合人工智能领域的工程师、研发人员，在校大学生、研究生，跨领域转AI从业者，以及对深度学习人工智能感兴趣的读者使用。

本书提供配套教学内容，详情请访问:https://aistudio.baidu.com/。

第1章 数学基础

1.1 微积分基础

1.1.1 极限与积分

1.1.2 导数和二阶导数

1.1.3 方向导数和梯度

1.1.4 凸函数和极值

1.1.5 化方法

1.2 概率与统计基础

1.2.1 古典概率

1.2.2 常用概率分布

1.2.3 贝叶斯公式

1.2.4 假设检验

1.3 线性代数基础

1.3.1 矩阵和向量

1.3.2 矩阵乘法

1.3.3 矩阵的特征值和特征向量

习 题

第2章 Python基础

2.1 Python概论

2.1.1 Python简介

2.1.2 Python入门

2.2 NumPy函数库基础

2.2.1 NumPy简介

2.2.2 NumPy入门

2.3 Matplotlib函数库基础

2.3.1 Matplotlib简介

2.3.2 Matplotlib入门

2.4 Pandas函数库基础

2.4.1 Pandas简介

2.4.2 Pandas入门

2.5 Sklearn函数库基础

2.5.1 Sklearn简介

2.5.2 Sklearn入门

习 题

第3章 机器学习

3.1 机器学习概论

3.1.1 监督学习概述

3.1.2 无监督学习概述

3.1.3 强化学习概述

3.2 监督学习

3.2.1 回归与分类

3.2.2 决策树

3.2.3 神经网络

3.2.4 朴素贝叶斯

3.2.5 支持向量机

3.3 无监督学习

3.3.1 K Means算法

3.3.2 降 维

习 题

第4章 深度学习

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