本书由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位深度学习领域权威专家撰写，被誉为AI圣经。中文版由社区翻译，仅供学习使用。内容涵盖线性代数、概率论、数值计算等数学基础，以及深度前馈网络、卷积网络、循环网络、正则化、优化算法、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡洛方法、配分函数、近似推断、深度生成模型等核心主题。全书共20章，从理论到实践，系统讲解深度学习原理与算法。适合AI研究员、算法工程师、数据科学家、计算机视觉/NLP从业者、高校师生等群体。本书提供清晰的数学推导和算法伪代码，是深度学习入门与进阶的权威参考。
本书由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位深度学习领域权威专家撰写，被誉为AI圣经。中文版由社区翻译，仅供学习使用。内容涵盖线性代数、概率论、数值计算等数学基础，以及深度前馈网络、卷积网络、循环网络、正则化、优化算法、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡洛方法、配分函数、近似推断、深度生成模型等核心主题。全书共20章，从理论到实践，系统讲解深度学习原理与算法。适合AI研究员、算法工程师、数据科学家、计算机视觉/NLP从业者、高校师生等群体。本书提供清晰的数学推导和算法伪代码，是深度学习入门与进阶的权威参考。
本书由Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位深度学习领域权威专家撰写，被誉为AI圣经。中文版由社区翻译，仅供学习使用。内容涵盖线性代数、概率论、数值计算等数学基础，以及深度前馈网络、卷积网络、循环网络、正则化、优化算法、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡洛方法、配分函数、近似推断、深度生成模型等核心主题。全书共20章，从理论到实践，系统讲解深度学习原理与算法。适合AI研究员、算法工程师、数据科学家、计算机视觉/NLP从业者、高校师生等群体。本书提供清晰的数学推导和算法伪代码，是深度学习入门与进阶的权威参考。核心数据:2017年出版;3位作者;中文社区翻译。
覆盖 2017 年,全文约 731。
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适合AI研究员、算法工程师、数据科学家、计算机视觉从业者等读者参考。
重点分析了教育培训、Goodfellow、年完整目录、Ian等议题。