前言

隨著第四次工業(yè)革命的到來,人類社會正式進入全新的人工智能時代,愈來愈多的企業(yè)探索利用人工智能技術為其行業(yè)賦能,眾多科技巨頭企業(yè)展開人工智能生態(tài)鏈對弈,在戰(zhàn)略層面利用人工智能對傳統(tǒng)行業(yè)生態(tài)進行整合優(yōu)化。深度學習技術在人工智能領域產生了巨大的影響,已成為人工智能最為熱門的研究領域。以深度學習為核心的人工智能將進一步探索與垂直行業(yè)知識融合并應用于廣泛、新型領域的可能性。

深度學習技術推動并加速了人工智能的研究并取得了前所未有的進展,深度學習技術和背后蘊藏的思維方式,已經成為當下人工智能產業(yè)的基石,也是AI技術從業(yè)者、AI項目管理者必備的基本能力和認知方式�；�于此,百度選擇從“深度學習工程師”切入,為產業(yè)提供人才評估和認證,也為一線工程技術人員提供學習和成長的參考標準。“深度學習工程師認證”分為初、中、高3個層級,初級認證主要考查深度學習理論基礎和平臺操作能力;中級認證著重考查深度學習應用技能和工程能力;高級認證則考查深度學習的應用經驗和模型設計能力。

本書作為深度學習工程師初級認證官方教材,將深度學習理論基礎與平臺操作有機結合,從算法到實戰(zhàn),涵蓋數(shù)學基礎、Python基礎、機器學習、深度學習算法和基于飛槳框架的深度學習平臺實戰(zhàn)及行業(yè)應用案例。本書幫助讀者快速了解、理解、掌握機器學習、深度學習的基礎和前沿算法,并獲得深度學習算法實戰(zhàn)經驗,有效提高讀者解決實際問題的能力。通過本書,讀者可以掌握深度學習的核心算法技術;掌握面向不同場景任務的深度學習、強化學習應用技術;熟悉不同深度神經網絡的拓撲結構及應用;熟悉前沿深度學習的熱點技術,把握深度學習的技術發(fā)展趨勢;提升解決深度學習實際問題的能力。

全書共分6章,第1~4章主要介紹專業(yè)知識,包括數(shù)學基礎、Python基礎、機器學習和深度學習等基礎知識;第5章面向工程實戰(zhàn)能力的訓練,介紹深度學習開發(fā)平臺,特別是飛槳開發(fā)平臺的實戰(zhàn)案例;第6章面向業(yè)務理解與實踐能力的提升,介紹深度學習在各個行業(yè)的應用案例。具體如下:

第1章為數(shù)學基礎,幫助讀者熟悉微積分基礎知識,包括極限與積分、導數(shù)與二階導數(shù)、方向導數(shù)、凸函數(shù)與極值、最優(yōu)化方法;概率與統(tǒng)計基礎,包括古典概率、常用概率分布、貝葉斯公式、假設校驗;線性代數(shù)基礎,包括矩陣與向量、矩陣乘法、矩陣特征值和特征向量。

第2章為Python基礎,幫助讀者掌握Python基礎知識;掌握Python常用庫的基本操作,包括Numpy、Matplotlib、Sklearn等。

第3章為機器學習,幫助讀者掌握機器學習基礎知識,包括監(jiān)督學習、非監(jiān)督學習、強化學習的概念及區(qū)別;熟悉監(jiān)督學習,包括回歸與分類、決策樹、神經網絡、樸素貝葉斯及支持向量機的應用;熟悉無監(jiān)督學習,包括K均值聚類及降維的應用。

第4章為深度學習,幫助讀者掌握深度學習理論、常見的深度學習網絡結構;了解深度學習單層、淺層、深層網絡的實現(xiàn)方式;掌握卷積神經網絡,包括卷積神經網絡原理及經典模型、卷積的數(shù)學意義與計算過程、卷積運算、池化及經典網絡的配置方式;熟悉循環(huán)神經網絡原理及經典模型,文本和序列的深度模型;了解深度生成模型與生成對抗網絡。

第5章為深度學習平臺實戰(zhàn),幫助讀者掌握主流深度學習平臺的環(huán)境搭建方法;熟悉深度學習模型的訓練方式,包括網絡結構設計和組網、損失函數(shù)、參數(shù)初始化、超參數(shù)調整和迭代優(yōu)化;基于飛槳深度學習框架進行深度學習平臺模型實戰(zhàn),包括手寫數(shù)字識別、圖像分類、詞向量、情感分析、語義角色標注等模型。

第6章為深度學習行業(yè)應用案例。幫助讀者熟悉使用深度學習框架搭建分布式深度學習網絡模型;熟悉使用深度學習框架實現(xiàn)簡單的CTR 預估、機器翻譯等應用。

書中各章都給出了相應的練習題,同時也給出了相關的實踐性內容。讀者在閱讀本書的同時,可以進行代碼實戰(zhàn),以加深對深度學習理論及模型的理解。本書面向人工智能領域的工程師、研發(fā)人員,在校大學生、研究生,跨領域轉AI從業(yè)者,以及對深度學習人工智能感興趣的讀者。深入學習本書,可使讀者熟練開發(fā)、修改和運行機器學習、深度學習代碼,并進行工程化層面上的改造;具備將初等復雜度的應用問題轉化為合適的機器學習、深度學習問題并加以解決的能力。

盡管人工智能產業(yè)發(fā)展仍存在諸多問題,但人工智能終將深刻改變世界的生產和生活方式,無所不在。希望本書在為廣大讀者帶來價值的同時,能夠助力人工智能領域的人才培養(yǎng),為中國的人工智能發(fā)展貢獻一份力量。