深度學習理論與實戰(zhàn)：基礎篇

　　本書不僅包含人工智能、機器學習及深度學習的基礎知識，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、生成對抗網(wǎng)絡等，而且也囊括了學會使用 TensorFlow、PyTorch 和 Keras 這三個主流的深度學習框架的*小知識量；不僅有針對相關(guān)理論的深入解釋，而且也有實用的技巧，包括常見的優(yōu)化技巧、使用多 GPU 訓練、調(diào)試程序及將模型上線到生產(chǎn)系統(tǒng)中。本書希望同時兼顧理論和實戰(zhàn)，使讀者既能深入理解理論知識，又能把理論知識用于實戰(zhàn)，因此本書每介紹完一個模型都會介紹其實現(xiàn)，讀者閱讀完一個模型的介紹之后就可以運行、閱讀和修改相關(guān)代碼，從而可以更加深刻地理解理論知識。

　　李理，畢業(yè)于北京大學，研究方向為自然語言處理，有十多年自然語言處理和人工智能研發(fā)經(jīng)驗，先后在去哪兒網(wǎng)、百度和出門問問等企業(yè)工作，從事過分布式爬蟲、搜索引擎、廣告系統(tǒng)，主持研發(fā)過多款智能硬件的問答和對話系統(tǒng)?，F(xiàn)在是環(huán)信人工智能研發(fā)中心的VP，負責環(huán)信中文語義分析開放平臺和環(huán)信智能機器人的設計與研發(fā)。目前他致力于語音識別、自然語言處理等人工智能技術(shù)在企業(yè)中的推廣和落地，以提高企業(yè)服務的水平和效率。