作者：人邮异步社区
链接：https://www.zhihu.com/question/39985357/answer/2738539662
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

AI圣经！Deep Learning中文版，2018年图灵奖获奖者作品，业内人称“花书”， 人工智能机器学习深度学习领域奠基性经典畅销书。本书对各类读者都有一定的用处，但主要是为两类受众而写的。其中，一类受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生)，包括那些已经开始职业生涯的深度学习和人工智能研究者。另一类受众是没有机器学习或统计背景，但希望能快速地掌握这方面知识，并在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。现已证明，深度学习在许多软件领域都是有用的，包括计算机视觉、语音和音频处理、自然语言处理、机器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和金融。为了更好地服务各类读者，我们将本书组织为3个部分。第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念。第2部分介绍最成熟的深度学习算法，这些技术基本上已经得到解决。第3部分讨论某些具有展望性的想法，它们被广泛地认为是深度学习未来的研究重点。读者可以随意跳过不感兴趣或与自己背景不相关的部分。熟悉线性代数、概率和基本机器学习概念的读者可以跳过第1部分。若读者只是想实现一个能工作的系统，则不需要阅读超出第2部分的内容。　《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。
ผู้แต่ง: Renyou Asynchronous Community Link: https://www.zhihu.com/question/39985357/answer/2738539662 ที่มา: ลิขสิทธิ์ Zhihu เป็นของผู้แต่ง หากต้องการพิมพ์ซ้ำเชิงพาณิชย์ โปรดติดต่อผู้เขียนเพื่อขออนุมัติ หากต้องการพิมพ์ซ้ำที่ไม่ใช่เชิงพาณิชย์ โปรดระบุแหล่งที่มา AI พระคัมภีร์! Deep Learning เวอร์ชันภาษาจีน ซึ่งเป็นผลงานของผู้ชนะรางวัล Turing Award ปี 2018 หรือที่รู้จักในชื่อ "Flower Book" ในอุตสาหกรรม ถือเป็นผลงานขายดีขั้นพื้นฐานคลาสสิกในสาขาปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการเรียนรู้เชิงลึก หนังสือเล่มนี้จะเป็นประโยชน์กับผู้อ่านที่หลากหลาย แต่ส่วนใหญ่จะเขียนขึ้นสำหรับผู้อ่านสองคน ในหมู่พวกเขา ผู้ชมประเภทหนึ่งคือนักศึกษาวิทยาลัย (นักศึกษาระดับปริญญาตรีหรือบัณฑิตศึกษา) ที่กำลังศึกษาการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึงนักวิจัยด้านการเรียนรู้เชิงลึกและปัญญาประดิษฐ์ที่ได้เริ่มต้นอาชีพของตนแล้ว ผู้ชมอีกรายคือวิศวกรซอฟต์แวร์ที่ไม่มีพื้นฐานด้านแมชชีนเลิร์นนิงหรือสถิติ แต่ต้องการเชี่ยวชาญความรู้นี้อย่างรวดเร็ว และใช้การเรียนรู้เชิงลึกในผลิตภัณฑ์หรือแพลตฟอร์มของตน การเรียนรู้เชิงลึกได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประโยชน์ในหลายด้านของซอฟต์แวร์ รวมถึงคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การประมวลผลคำพูดและเสียง การประมวลผลภาษาธรรมชาติ หุ่นยนต์ ชีวสารสนเทศศาสตร์และเคมี วิดีโอเกม โปรแกรมค้นหา การโฆษณาออนไลน์ และการเงิน เพื่อที่จะให้บริการผู้อ่านทุกประเภทได้ดียิ่งขึ้น เราได้จัดหนังสือเล่มนี้ออกเป็นสามส่วน ส่วนที่ 1 แนะนำเครื่องมือทางคณิตศาสตร์พื้นฐานและแนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง ส่วนที่ 2 แนะนำอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกที่เป็นผู้ใหญ่ที่สุด และเทคโนโลยีเหล่านี้ได้รับการแก้ไขโดยพื้นฐานแล้ว ส่วนที่ 3 อภิปรายแนวคิดที่น่าหวังซึ่งได้รับการพิจารณาอย่างกว้างขวางว่าเป็นจุดเน้นของการวิจัยในอนาคตในด้านการเรียนรู้เชิงลึก ผู้อ่านมีอิสระที่จะข้ามส่วนที่ไม่สนใจหรือเกี่ยวข้องกับภูมิหลังของตนได้ ผู้อ่านที่คุ้นเคยกับพีชคณิตเชิงเส้น ความน่าจะเป็น และแนวคิดพื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิงสามารถข้ามส่วนที่ 1 ได้ หากผู้อ่านเพียงต้องการนำระบบการทำงานไปใช้ ก็ไม่จำเป็นต้องอ่านต่อจากภาค 2 อีกต่อไป "Deep Learning" เขียนโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีชื่อเสียงระดับโลกสามคน ได้แก่ Ian Goodfellow, Yoshua Bengio และ Aaron Courville และเป็นหนังสือเรียนคลาสสิกพื้นฐานในสาขาการเรียนรู้เชิงลึก หนังสือเล่มนี้ครอบคลุมความรู้พื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และแนวคิดที่เกี่ยวข้อง รวมถึงพีชคณิตเชิงเส้น ทฤษฎีความน่าจะเป็น ทฤษฎีข้อมูล การเพิ่มประสิทธิภาพเชิงตัวเลข และเนื้อหาที่เกี่ยวข้องในการเรียนรู้ของเครื่อง ในเวลาเดียวกัน มันยังแนะนำเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกที่ใช้โดยผู้ปฏิบัติงานในอุตสาหกรรม รวมถึงเครือข่ายป้อนลึกเชิงลึก การทำให้เป็นมาตรฐาน อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม เครือข่ายแบบหมุนวน การสร้างแบบจำลองลำดับและวิธีการปฏิบัติ และตรวจสอบหัวข้อต่างๆ เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ แอปพลิเคชันในการรู้จำเสียง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ระบบแนะนำออนไลน์ ชีวสารสนเทศศาสตร์ และวิดีโอเกม สุดท้ายนี้ หนังสือเล่มนี้ได้ให้คำแนะนำการวิจัยบางส่วน ซึ่งครอบคลุมหัวข้อทางทฤษฎี เช่น โมเดลแฟคเตอร์เชิงเส้น ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติ การเรียนรู้แบบเป็นตัวแทน โมเดลความน่าจะเป็นแบบมีโครงสร้าง วิธีมอนติคาร์โล ฟังก์ชันพาร์ติชัน การอนุมานโดยประมาณ และโมเดลเชิงลึก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence