深度學習及應用

本書內容涵蓋深度學習的基礎理論及前沿技術，內容循序漸進，旨在逐步提升學習者對深度學習技術的理解和應用能力。本書共10章，主要內容包括緒論、深度學習基礎理論及實踐、卷積神經網絡理論及實踐、基於CNN的目標檢測算法及實踐、基於CNN的圖像分割算法及實踐、循環神經網絡理論及實踐、註意力機制與Transformer、生成式網絡及實踐、強化學習理論及實踐、大模型技術及實踐等。本書緊密結合產教融合與科教融匯的理念，將機械、醫工、自動駕駛等領域的產業級工程項目和科研成果轉化為教學實踐項目，確保理論知識與實際應用的無縫對接。 本書可作為工科類專業研究生的教材，也可作為工科類專業高年級本科生的教材，還可作為有誌於掌握深度學習知識的學習者的參考讀物。本書配有項目代碼講解視頻、部分習題參考答案，讀者可掃描書中的二維碼進行觀看；本書提供了部分教學案例和實踐項目的源代碼，讀者可打開書中所附鏈接運行或掃描內封上的二維碼進行下載。本書還配有PPT課件、教學大綱等，免費贈送給采用本書作為教材的教師（可登錄www.cmpedu.com註冊下載）。 使用二維碼的方法請見封底有關說明。