深度學習理論與實戰（基礎篇）

本書不僅包含人工智慧、機器學習及深度學習的基礎知識，如卷積神經網路、循環神經網路、生成對抗網路等，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最大知識量；不僅有針對相關理論的深入解釋，而且也有實用的技巧，包括常見的優化技巧、使用多GPU訓練、調試程序及將模型上線到生產系統中。

本書希望同時兼顧理論和實戰，使讀者既能深入理解理論知識，又能把理論知識用於實戰，因此本書每介紹完一個模型都會介紹其實現，讀者閱讀完一個模型的介紹之後就可以運行、閱讀和修改相關代碼，從而可以更加深刻地理解理論知識。



作者：李理，畢業於北京大學，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慧研發經驗，先後在去哪兒網、百度和出門問問等企業工作，從事過分散式爬蟲、搜索引擎、廣告系統，主持研發過多款智能硬體的問答和對話系統。現在是環信人工智慧研發中心的VP，負責環信中文語義分析開放平台和環信智能機器人的設計與研發。

目前他致力於語音識別、自然語言處理等人工智慧技術在企業中的推廣和落地，以提高企業服務的水平和效率。