資料 | 白話深度學習與TensorFlow

本書基本獨立成冊，適用于零基礎的初學者。 基礎篇（第1～3章），講解了機器學習、深度學習與實踐的上下文知識，如基本的機器學習與深度學習算法，TensorFlow框架的安全與配置，簡單的深度學習實踐。該篇是閱讀和實踐的基石。 原理與實踐篇（第4～8章），介紹“老牌”的深度學習網絡的數學原理和工程實現原理，尤其是第4章，如果能基本讀懂，后面的網絡實現層面的問題基本都可以迎刃而解。涵蓋BP網絡、CNN、RNN的結構、思路、訓練與使用，以及一些常見的綜合性問題。該篇是學習深度學習的重點和難點，作者通過大量示例、推理與實現，幫讀者大化降低學習曲線。 擴展篇（第9～13章），介紹一些網絡的變種和一些較新的網絡特性，涵蓋深度殘差網絡、受限玻爾茲曼機、強化學習、對抗學習，這是讀者進一步學習與實踐思路的鑰匙。最后給出了一些有趣的深度學習應用：人臉識別、作詩姬、大師風圖像處理，有趣又有用。

高揚，歡聚時代資深大數據專家，曾任金山軟件西山居大數據架構師。有多年服務器端開發經驗（多年日本和澳洲工作經驗），多年大數據架構設計與數據分析、處理經驗，目前負責歡聚時代直播部深度學習落地相關的研究。擅長傳統機器學習、深度學習、數據建模、關系型數據庫應用以及大數據框架等的應用。 　　

衛崢，歡聚時代YY娛樂事業部軟件架構師，曾任西山居軟件架構師。多年的軟件開發和架構經驗，精通C/C++、Python、Golang、JavaScript等多門編程語言，近幾年專注于數據處理、機器學和深度學習算法的研究、音視頻圖形圖像處理，應用與服務研發。曾在新浪網平臺架構部負責音視頻轉碼平臺的架構和研發工作，為新浪微博、新浪微盤、秒拍等提供視頻在線觀看服務。在慕課網、InfoQ、麥思博、51CTO等平臺擔任講師。 　　

萬娟，深圳華為UI設計師，曾任星盤科技有限公司UI設計師平面，對VI設計、包裝、海報設計等、商業插畫、App交互、網頁設計等有獨到認識。多次參與智能家居和智能音箱等項目的UI設計。多次參加國際和國內藝術和工業設計比賽，并獲獎。從小酷愛繪畫，理想是開一個屬于自己的畫室。