深度学习原理与实践(开源图书)-总目录

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CSDN专栏: 深度学习原理与实践(开源图书)
CSDN专栏: 机器学习原理与实践(开源图书)

深度学习理论的突破和深度学习硬件加速能力的突破，使AI在模式识别、无人驾驶、智力游戏领域取得空前的成功。学术界和工业界全力以赴掀起人工智能的新一轮热潮。各大互联网巨头纷纷成立人工智能研究中心，唯恐在新一轮人工智能的竞赛被无情淘汰。深度学习应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。但也许我们不曾想到的事机器学习乃至人工智能的起源，是对人本身的意识、自我、心灵等哲学问题的探索。而在发展的过程中，更是融合了统计学、神经科学、信息论、控制论、计算复杂性理论等学科的知识。

一起阅读和完善: 机器学习&深度学习原理与实践(开源图书)。告别碎片阅读，构成知识谱系。

第1章 人工智能简史

• 深度学习-10：人工智能简史及三剑客
• 深度学习-11：神经元、神经网络、人脑和卷积神网络
• 深度学习-12：深度学习模型的特征与演进
• 深度学习-13:开源深度学习数据集汇总
• 深度学习-14：知名的深度学习开源架构和项目

第2章 人工智能的理论基础

• 深度学习-20:神经科学、脑科学和稀疏特性
• 深度学习-21:概率论基础
• 深度学习-22:信息论和信息熵
• 深度学习-23:矩阵理论和范数
• 深度学习-24:数值计算、梯度下降和最小二乘法

第3章 从感知机到深度卷积神经网络

• 深度学习-30:基础CNN模型和深度学习模型
• 深度学习-31:单层感知机
• 深度学习-32:多层感知机原理
• 深度学习-33:卷积神经网络(CNN)
• 深度学习-34:深度卷积神经网络(DCNN)
• 深度学习-35:LeNet
• 深度学习-36:AlexNet
• 深度学习-37:Inception
• 深度学习-38:VGG
• 深度学习-39:ResNet
• 深度学习-310:DenseNet
• 深度学习-311:MobileNet
• 深度学习-312:网络参数和调优

第4章 深度循环和深度递归神经网络

• 深度学习-41:深度循环神经网络
• 深度学习-42:深度循环神经网络
• 深度学习-43:长短时记忆神经网络(LSTM)

第5章 自编码网络和生成式对抗网络

• 深度学习-51:自编码网络
• 深度学习-52:深度置信网络
• 深度学习-53:深度玻尔兹曼机
• 深度学习-54:生成式对抗网络GAN(原理、模型和演进)

第6章 高级深度学习网络模型

• 深度学习-61:深度融合网络
• 深度学习-62:深度稀疏网络
• 深度学习-63:强化学习和AlphaGo
• 深度学习-64:胶囊网络(Capsules)

第7章 深度学习开源引擎

• 深度学习-71:Tensorflow的架构、模型、可视化和案例库
• 深度学习-72:PyTorch的架构、模型、可视化和案例库
• 深度学习-73:MxNet的架构、模型、可视化和案例库
• 深度学习-74:Keras的架构、模型、可视化和案例库

第8章 人工智能未来已来

• 深度学习-80:展望深度学习的未来
• 深度学习-81:游戏中的人工智能
• 深度学习-82:OpenCV与深度学习
• 深度学习-83:金融科技公司
• 深度学习-84:自动驾驶技术(L0-L5级别)
• 深度学习-85:智慧地球/智慧城市/智慧家庭
• 深度学习-86:深度学习的降维攻击及流派
• 深度学习-87:通用人工智能,Singularity

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• Github: 机器学习&深度学习理论与实践(开源图书)

参考资料

• [1] 周志华. 机器学习. 清华大学出版社. 2016.
• [2] [日]杉山将. 图解机器学习. 人民邮电出版社. 2015.
• [3] 佩德罗·多明戈斯. 终极算法-机器学习和人工智能如何重塑世界. 中信出版社. 2018.