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  • 百面深度学习 算法工程师带你去面试 PDF 下载

    百面深度学习  算法工程师带你去面试 PDF 下载

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    资料简介:
    深度学习是目前学术界和工业界都非常火热的话题,在许多行业有着成功应用。本书由Hulu的近30位算法研究员和算法工程师共同编写完成,专门针对深度学习领域,是《百面机器学习:算法工程师带你去面试》的延伸。全书内容大致分为两个部分,*部分介绍经典的深度学习算法和模型,包括卷积神经网络、循环神经网络、图神经网络、生成模型、生成式对抗网络、强化学习、元学习、自动化机器学习等;第二部分介绍深度学习在一些领域的应用,包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告、视频处理、计算机听觉、自动驾驶等。本书仍然采用知识点问答的形式来组织内容,每个问题都给出了难度级和相关知识点,以督促读者进行自我检查和主动思考。书中每个章节精心筛选了对应领域的不同方面、不同层次上的问题,相互搭配,展示深度学习的“百面”精彩,让不同读者都能找到合适的内容。 本书适合相关专业的在校学生检查和加强对所学知识点的掌握程度,求职者快速复习和补充相关的深度学习知识,以及算法工程师作为工具书随时参阅。此外,非相关专业、但对人工智能或深度学习感兴趣的研究人员,也可以通过本书大致了解一些热门的人工智能应用、深度学习模型背后的核心算法及其思想

    资料目录:
    前言

    第 一部分 算法和模型

    第 1章 卷积神经网络

    01 卷积基础知识

    02 卷积的变种

    03 卷积神经网络的整体结构

    04 卷积神经网络的基础模块

    参考文献

    第 2章 循环神经网络

    01 循环神经网络与序列建模

    02 循环神经网络中的Dropout

    03 循环神经网络中的长期依赖问题

    04 长短期记忆网络

    05 Seq2Seq 架构

    参考文献

    第3章 图神经网络

    01 图神经网络的基本结构

    02 图神经网络在推荐系统中的应用

    03 图神经网络的推理能力

    参考文献

    第4章 生成模型

    01 深度信念网络与深度波尔兹曼机

    02 变分自编码器基础知识

    03 变分自编码器的改进

    04 生成式矩匹配网络与深度自回归网络

    参考文献

    第5章 生成式对抗网络

    01 生成式对抗网络的基本原理

    02 生成式对抗网络的改进

    03 生成式对抗网络的效果评估

    04 生成式对抗网络的应用

    参考文献

    第6章 强化学习

    01 强化学习基础知识

    02 强化学习算法

    03 深度强化学习

    04 强化学习的应用

    参考文献

    第7章 元学习

    01 元学习的主要概念

    02 元学习的主要方法

    03 元学习的数据集准备

    04 元学习的两个简单模型

    05 基于度量学习的元学习模型

    06 基于神经图灵机的元学习模型

    07 基于学习优化器的元学习模型

    08 基于学习初始点的元学习模型

    参考文献

    第8章 自动化机器学习

    01 自动化机器学习的基本概念

    02 模型和超参数自动化调优

    03 神经网络架构搜索

    参考文献

    第二部分 应用

    第9章 计算机视觉

    01 物体检测

    02 图像分割

    03 光学字符识别

    04 图像标注

    05 人体姿态识别

    参考文献

    第 10章 自然语言处理

    01 语言的特征表示

    02 机器翻译

    03 问答系统

    04 对话系统

    参考文献

    第 11章 推荐系统

    01 推荐系统基础

    02 推荐系统设计与算法

    03 推荐系统评估

    参考文献

    第 12章 计算广告

    01 点击率预估

    02 广告召回

    03 广告投放策略

    参考文献

    第 13章 视频处理

    01 视频编解码

    02 视频监控

    03 图像质量评价

    04 超分辨率重建

    05 网络通信

    参考文献

    第 14章 计算机听觉

    01 音频信号的特征提取

    02 自动语音识别

    03 音频事件识别

    参考文献

    第 15章 自动驾驶

    01 自动驾驶的基本概念

    02 端到端的自动驾驶模型

    03 自动驾驶的决策系统

    参考文献

    作者随笔

     

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