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作为一本讲解人工神经网络原理的图书，《深入浅出人工神经网络》旨在让读者在短的时间内对这些原理知识有一个清晰明了的认识和理解。《深入浅出人工神经网络》总共分为3部分，总计9章。第1部分讲解了人工神经网络的源头—生物神经网络的基础知识，第2部分讲解了学习人工神经网络的数学知识，第3部分讲解了几种常见而典型的人工神经网络模型

本书将带你了解特征工程的完整过程，使机器学习更加系统、高效。你会从理解数据开始学习，机器学习模型的成功正是取决于如何利用不同类型的特征，例如连续特征、分类特征等。你将了解何时纳入一项特征、何时忽略一项特征，以及其中的原因。你还会学习如何将问题陈述转换为有用的新特征，如何提供由商业需求和数学见解驱动的特征，以及如何在自己

本书以通俗易懂的语言，从历史的、发展的和辩证的视角分析人工智能的基本原理、发展趋势及其在日常生活中的应用。本书认为人工智能是后互联网时代、万物互联的产物，虽然在近年来取得了爆发性发展但是在研究思路、核心技术等方面还需要实质性的突破，这将是一个长期的、曲折的过程。对待人工智能，我们应该客观公正、全面系统地分析它的利弊优劣

物联网把感应器嵌入到电网、铁路、建筑等各种物体中，并与现有互联网整合起来。在整合网络中，依靠计算机群对网络内的人员、设备及基础设施进行实时管理与控制，达到“智慧”状态。随着无线通信技术和设备的发展，特别是智能终端的出现，感应器摆脱了线缆的束缚，以射频识别和无线通信为基础的无线智能系统得到了广泛应用，满足了人们对移动生活

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深度学习并没有那么可怕。直到*近，这项机器学习方法还要经过数年的学习才能掌握，但是有了如Keras和TensorFlow这样的框架后，没有机器学习背景的软件工程师也可以快速进入这个领域。通过本书中的技巧，你将学会解决深度学习在生成和分类文本、图像和音乐方面的问题。 本书每章包括完成独立项目所需的几个技巧，如训练一个音乐

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