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深度學習是人工智慧的一個分支，相較於傳統的機器學習，深度學習在某些領域中更接近人類智慧，而逐漸走進我們的生活中，常見的應用如人臉辨識、語音識別、智慧駕駛等。
PyTorch是一個開源的Python深度學習函式庫，這個軟體主要由Facebook的人工智慧研究團隊開發，而由於PyTorch的語法簡單，且擁有完善的文件說明，目前已成為開發深度學習的主要框架之一。
本書內容由淺入深，不只對PyTorch進行系統化的介紹，也詳細說明了神經網路、CNN網路、RNN網路及強化學習等主題。本書還安排了18個實習，以PyTorch實作深度學習的各種演算法，經由實作的過程，可有效幫助讀者學習，進入深度學習的世界。
【目標讀者】
☛對深度學習有興趣的初學者，可讓讀者兼顧理論與實作。
☛適用於大專院校「深度學習」課程的學生，可作為教師授課之用。
☛已學過TensorFlow且想再學習PyTorch框架者，可對學習、研究及求職有很大的幫助。
☛專案設計者、AI工程師、數據分析工程師，也很適合閱讀本書。
本書特色
著重PyTorch的實作與應用，
輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！
☛詳細說明深度學習的實作流程，以系統化步驟來處理各式的任務問題。
☛介紹深度學習原理，實作DNN、CNN、RNN、LSTM、RL各種演算法。
☛提供完整的程式範例，程式力求淺顯易懂，說明深入淺出。
☛注重數據集的探索處理，可強化數據分析能力。
- 序言
- 範例下載
- |CHAPTER 01| PyTorch簡介與安裝
- |CHAPTER 02| PyTorch張量
- |CHAPTER 03| 自動微分與線性迴歸
- |CHAPTER 04| 建構神經網路
- |CHAPTER 05| 數據探索與處理
- |CHAPTER 06| 自定義神經網路
- |CHAPTER 07| 卷積神經網路
- |CHAPTER 08| 遷移學習
- |CHAPTER 09| 建構ResNet神經網路
- |CHAPTER 10| 循環神經網路
- |CHAPTER 11| 長短期記憶網路
- |CHAPTER 12| 強化學習
- |CHAPTER 13| OpenAI Gym
- |CHAPTER 14| 深度Q網路
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