本书分为三个部分。第一部分介绍基本的[size=10.5006pt]数学工具和机器学习的概念。第二部分介绍最成熟的深度学习算法,这些技术基本[size=10.5006pt]上已经得到解决。第三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[size=10.5006pt]学习未来的研究重点。 本书[size=10.5006pt]为两类受众对象而写的。其中[size=10.5006pt]一类受众对象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[size=10.5006pt]生涯的深度学习和人工智能研究者。另一类受众对象是没有机器学习或统计背景但[size=10.5006pt]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。[size=10.5006pt]深度学习在许多软件领域都已被证明是有用的,包括计算机视觉、语音和音频处理、[size=10.5006pt]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[size=10.5006pt]金融。 ( G4 g* P. L: s* Z