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趙永科著 著

圖書標籤:

• 深度學習
• 機器學習
• 人工智能
• 神經網絡
• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• 模式識彆
• 計算機視覺
• 自然語言處理

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121291159

商品編碼：10493249921

齣版時間：2016-07-01

作  者:趙永科 著 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2016年07月01日 頁  數:373 裝  幀:平裝 ISBN:9787121291159

本書內容來自作者長期學習研究及在阿裏一綫相關工作經曆。

Caffe是應用*廣的深度學習框架，**適於用來練手和入門。

?本書側重解決實際問題及理解深度學習理論，實例、習題豐富。

既狠抓基功又緊扣産業，既詳述工具、模型又深入分析源碼。

●上篇 初見
●第1天 什麼是深度學習
●1.1 星星之火，可以燎原
●1.2 師夷長技
●1.2.1 榖歌與微軟
●1.2.2 Facebook、YA馬遜與NVIDIA
●1.3 中國崛起
●1.3.1 BAT在路上
●1.3.2 星光閃耀
●1.3.3 企業熱是風嚮標
●1.4 練習題
●第2天 深度學習的過往
●2.1 傳統機器學習的局限性
●2.2 從錶示學習到深度學習
●2.3 監督學習
●2.4 反嚮傳播算法
●2.5 捲積神經網絡
●2.6 深度學習反思
●2.7 練習題
●2.8 參考資料
●部分目錄

內容簡介

趙永科著的《深度學習（21天實戰Caffe）》是一本深度學習入門讀物。以目前已經大量用於綫上係統的深度學習框架Caffe為例，由淺入深，從Caffe的配置、部署、使用開始學習，通過閱讀Caffe源碼理解其精髓，加強對深度學習理論的理解，很終達到熟練運用Caffe解決實際問題的目的。和國外機器學習、深度學習大部頭著作相比，本書偏重動手實踐，將難以捉摸的枯燥理論用淺顯易懂的形式錶達齣來，透過代碼揭開其神秘麵紗，更多地貼近實際應用。
本書很好適閤：對人工智能、機器學習感興趣的讀者；希望用深度學習完成設計的計算機或電子信息專業學生；準備開設機器學習、深度學習實踐課的授課老師；學習過C++，希望進一步提升編程水平的開發者；剛入坑的機器學習、語音、機器視覺、智能機器人研發或算法工程師。
趙永科 著 蔔居，真名趙永科，CSDN博主，博客地址：http://blog.csdn.net/kkk584520，現就職於阿裏雲計算有限公司，從事計算機體係結構、高性能計算係統設計。對計算機視覺、深度學習具有濃厚興趣。擅長CPU／GPU／FPGA的算法加速與性能優化。

《量子糾纏與信息編碼》 一、 引言 在物理學的宏偉畫捲中，量子力學無疑是最令人著迷、也最具革命性的篇章之一。它不僅深刻地改變瞭我們對宇宙最微觀層麵運作方式的理解，更以前所未有的方式拓展瞭人類信息處理的邊界。而量子糾纏，作為量子力學中最具神秘色彩和顛覆性的現象，更是為信息科學帶來瞭全新的維度。它超越瞭經典物理的局限，允許粒子之間建立一種非局域的、瞬間的關聯，這種關聯在信息傳輸、計算和加密等領域展現齣驚人的潛力。《量子糾纏與信息編碼》一書，正是為瞭深入剖析這一迷人現象，並探討其在信息科學領域的廣泛應用而創作。本書旨在為讀者提供一個清晰、係統且富有洞察力的視角，理解量子糾纏的本質，並掌握如何利用這一奇特的量子特性來設計和實現高效、安全的現代信息編碼方案。 二、 量子糾纏的奇妙世界 本書的第一部分將帶領讀者走進量子糾纏的奇妙世界。我們將從量子力學的基本概念齣發，例如量子疊加態和波函數，為理解糾纏奠定堅實的基礎。隨後，我們將深入探討量子糾纏的定義、性質以及其在多粒子係統中的錶現形式。 量子疊加與測量: 詳細闡述量子疊加態的概念，即一個量子係統可以同時處於多種可能狀態的疊加。通過對經典雙縫乾涉實驗的量子化解讀，以及對單粒子和多粒子疊加態的數學描述，展現量子世界的神奇之處。同時，深入分析量子測量過程，以及測量如何導緻疊加態坍縮，並引入“態矢”和“算符”等概念。 糾纏的誕生與錶現: 詳細解釋什麼是量子糾纏，即當兩個或多個粒子在相互作用後，它們的狀態之間産生瞭一種非經典的關聯，無論它們相距多遠，一個粒子的狀態的改變會瞬間影響到其他粒子。我們將通過貝爾態（Bell states）等典型例子，直觀地展示糾纏的形成過程和關鍵特徵。 貝爾不等式與量子非局域性: 深入探討貝爾不等式的重要性，以及實驗如何一次又一次地違反貝爾不等式，從而無可辯駁地證明瞭量子力學的非局域性。這將幫助讀者理解，糾纏所揭示的關聯並非經典意義上的“信息傳遞”，而是更深層次的、源於量子本體的內在聯係。 糾纏的度量與錶徵: 介紹不同的糾纏度量方法，如熵（entropy）、糾纏熵（entanglement entropy）、糾纏保真度（entanglement fidelity）等，用於量化糾纏的強度和性質。我們將探討不同類型的糾纏，如最大糾纏態、部分糾纏態，以及它們在實際應用中的意義。 糾纏的生成與維持: 探討在實驗中如何生成量子糾纏，例如通過光子對的産生、超導量子比特的相互作用等。同時，我們將討論維持糾纏態的挑戰，例如退相乾（decoherence）的機製，以及如何通過量子門操作（quantum gate operations）來操縱和利用糾纏。 三、 量子糾纏在信息編碼中的革命性應用 在深刻理解瞭量子糾纏的本質後，本書的第二部分將聚焦於其在信息編碼領域帶來的革命性變革。量子信息編碼，顧名思義，是利用量子力學的原理來存儲、傳輸和處理信息。與經典信息編碼相比，量子信息編碼具有前所未有的優勢，特彆是在安全性、效率和計算能力方麵。 量子密鑰分發（QKD）: 這是量子糾纏最著名也最成熟的應用之一。我們將詳細介紹基於糾纏的QKD協議，例如E91協議。讀者將瞭解到，如何利用糾纏粒子的非局域性來生成和分發安全的密鑰。一旦有竊聽者試圖測量糾纏粒子，其行為必然會擾亂糾纏態，從而被通信雙方及時發現。我們將深入分析QKD的安全性證明，以及其在抵抗經典攻擊和未來量子攻擊方麵的優勢。 量子隱形傳態（Quantum Teleportation）: 量子隱形傳態並不是真正意義上的物質傳輸，而是將一個未知量子態從一個地點“復製”到另一個地點。本書將詳細闡述基於糾纏的量子隱形傳態協議，例如使用貝爾態作為資源。我們將解釋其工作原理，包括經典通信與量子通信的結閤，以及其在構建量子網絡中的重要作用。 量子糾錯碼（Quantum Error Correction Codes）: 量子係統極其脆弱，容易受到環境噪聲的影響而發生退相乾，導緻信息丟失。量子糾錯碼是保護量子信息免受錯誤乾擾的關鍵技術。我們將介紹基於糾纏的量子糾錯碼的設計原理，例如錶麵碼（surface code）和蜂窩碼（bacon code）等。讀者將理解如何利用糾纏的冗餘性來編碼量子信息，並檢測和糾正錯誤，從而實現魯棒的量子計算和通信。 量子通信協議的設計: 除瞭QKD和量子隱形傳態，本書還將探討其他基於糾纏的量子通信協議，例如量子秘密共享（quantum secret sharing）和量子簽名（quantum signature）。這些協議利用糾纏的特性，在信息安全和可信通信方麵提供瞭新的解決方案。我們將分析不同協議的工作機製、安全模型以及潛在的應用場景。 量子信息編碼的數學框架: 本部分還將深入探討支撐量子信息編碼的數學工具，包括希爾伯特空間（Hilbert space）、量子態（quantum states）、量子算符（quantum operators）、密度矩陣（density matrix）等。我們將詳細介紹量子傅裏葉變換（quantum Fourier transform）等關鍵算法，以及它們在量子信息處理中的作用。 四、 麵臨的挑戰與未來展望 《量子糾纏與信息編碼》的最後一部分，將審視當前在量子糾纏研究和應用中麵臨的主要挑戰，並展望未來的發展方嚮。 退相乾與噪聲的抑製: 量子係統對環境極其敏感，退相乾是實現大規模量子計算和長距離量子通信的最大障礙之一。我們將討論有效的退相乾抑製策略，包括改進的量子比特設計、更優化的量子門操作以及更精密的控製技術。 可擴展性與集成化: 將大量的量子比特集成到一個可控的係統中，並實現高效的量子信息傳輸，是當前量子技術發展麵臨的重大挑戰。我們將探討不同量子平颱的優缺點，以及在可擴展性和集成化方麵的最新進展，例如光子集成、超導芯片和囚禁離子等。 量子糾纏的生成與操控效率: 提高糾纏的生成效率、保真度和操控精度，對於實現更復雜的量子算法和協議至關重要。我們將迴顧當前在提高糾纏操作效率方麵取得的進展，以及未來可能的發展方嚮。 理論與實驗的融閤: 量子糾纏的研究是一個高度理論化和實驗化的學科。本書將強調理論框架的嚴謹性與實驗驗證的重要性，並探討如何通過更緊密的理論與實驗閤作，來加速這一領域的發展。 未來的應用前景: 除瞭上述已提及的應用，我們還將展望量子糾纏在其他領域的潛在應用，例如量子傳感（quantum sensing）、量子模擬（quantum simulation）以及新材料的發現等，為讀者描繪量子技術改變未來世界的宏偉藍圖。 五、 結語 《量子糾纏與信息編碼》旨在為讀者提供一個全麵、深入且富有啓發性的學習體驗。通過本書，讀者不僅能夠理解量子糾纏這一引人入勝的物理現象，更能掌握如何利用其獨特的屬性來構建新一代的信息技術。我們相信，隨著量子技術的不斷發展，量子糾纏必將成為驅動信息科學革命的關鍵力量，為人類社會帶來前所未有的機遇和挑戰。本書的寫作風格力求清晰易懂，即使是沒有深厚量子物理背景的讀者，也能循序漸進地掌握核心概念。同時，對於有一定基礎的讀者，本書也提供瞭深入的理論探討和前沿的研究進展，希望能激發更廣泛的學術興趣和創新思維。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對人工智能倫理和社會影響一直深感憂慮的研究者，我希望這本書在探討技術本身的同時，也能觸及到深度學習在實際應用中可能帶來的倫理睏境。我一直在思考，當AI的能力越來越強，它們是否會加劇社會不公？例如，在招聘、信貸審批等領域，如果模型存在偏見，可能會導緻歧視。我希望書中能提齣一些關於如何識彆和緩解模型偏見的方法，以及如何確保AI係統的公平性和透明度。此外，數據隱私也是一個重要的問題，深度學習模型通常需要大量的個人數據進行訓練，我希望能看到書中討論如何在利用數據的同時，保護用戶的隱私。我也期待書中能探討AI在就業、教育、以及國傢安全等方麵可能帶來的長遠影響，並呼籲對這些問題進行審慎的思考和負責任的開發。這本書的名稱讓我看到瞭技術的潛能，但我更希望它也能引導我們思考如何負責任地使用這份潛能。

評分☆☆☆☆☆

我一直對計算機視覺領域充滿興趣，尤其關注那些能夠讓機器“看懂”世界的技術。這本書的名字《深度學習》讓我産生瞭濃厚的興趣，我猜想它一定會在圖像識彆、物體檢測、圖像分割等方麵提供一些深入的見解。我希望書中能介紹一些經典的捲積神經網絡（CNN）架構，比如ResNet、Inception等等，並詳細解析它們的設計思路和優勢。更重要的是，我希望能學習到如何將這些模型應用於實際問題，比如自動駕駛汽車中的行人檢測，或者醫療影像分析中的病竈識彆。我對一些更具挑戰性的任務也感到好奇，比如三維重建、視頻分析，以及如何讓模型理解圖像中的空間關係和上下文信息。我希望這本書能提供一些實用的代碼示例或者僞代碼，讓我能夠快速上手，並嘗試復現一些論文中的成果。總而言之，我期望這本書能夠成為我深入理解計算機視覺與深度學習結閤的堅實基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注人工智能前沿發展的愛好者，我對深度學習的最新進展一直充滿期待。這本書的標題《深度學習》讓我聯想到它可能涵蓋瞭一些最新的研究成果和技術趨勢。我希望書中能夠介紹一些目前學術界和工業界都在熱烈討論的課題，例如強化學習在遊戲AI、機器人控製等領域的應用，或者聯邦學習在保護數據隱私的前提下進行模型訓練的方法。我也對一些新興的深度學習技術，比如圖神經網絡（GNNs）在處理非結構化數據時的優勢，或者神經符號AI如何結閤深度學習的感知能力與符號邏輯的推理能力，産生濃厚的興趣。我希望書中能提供一些關於如何進行前沿研究的思路，如何從海量的論文中提取有價值的信息，以及如何將理論知識轉化為實際的應用。這本書能否成為我探索AI領域更深層次知識的“指南針”，讓我能夠站在巨人的肩膀上，繼續前行？

評分☆☆☆☆☆

我一直對自然語言處理（NLP）領域的發展感到驚嘆，尤其是近年來，像機器翻譯、文本摘要、情感分析等技術取得瞭巨大的飛躍。這本書的名字《深度學習》讓我堅信，它一定能為我揭示這些技術背後的奧秘。《深度學習》這本書，我希望它能帶領我深入理解像循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、以及更先進的Transformer等模型是如何處理序列數據的。我非常想知道，這些模型是如何學習語言的語法、語義和語境的，以及如何生成流暢、自然的文本。我也對如何構建更智能的聊天機器人、語音助手，以及如何讓機器更好地理解和響應人類的指令充滿好奇。這本書能否提供一些關於如何利用深度學習進行文本分類、命名實體識彆、問答係統等任務的詳細指導？我希望能獲得一些關於如何評估NLP模型性能的指標和方法，以及如何對模型進行調優以獲得更好的結果。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常有吸引力，我一眼就被那深邃的藍色和抽象的神經網絡圖案所吸引，立刻聯想到它所代錶的領域——深度學習。拿到書的那一刻，我就迫不及待地翻開，希望能找到一些關於如何構建更強大、更智能的AI模型的靈感。我一直在思考，機器學習的未來會是怎樣的，而深度學習無疑是推動這一進程的核心力量。我特彆關注書中是否會深入探討一些前沿的算法，比如Transformer模型是如何革新自然語言處理的，或者生成對抗網絡（GANs）在圖像生成方麵展現齣的驚人潛力。我希望能看到一些關於如何優化模型訓練過程的技巧，如何避免過擬閤，以及如何有效地利用有限的數據集來訓練齣高性能的模型。此外，對於一些尚未解決的挑戰，例如模型的解釋性以及如何處理不確定性，我也非常期待書中能有所著墨。我希望這本書能為我打開一扇通往AI領域更深層次理解的大門，讓我能夠更自信地探索和實踐。

評分☆☆☆☆☆

不錯，雖然簡單一些，對我剛好?

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

正品，好書，一緻。大贊！

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

評分☆☆☆☆☆

此外，有些書不符閤要求，沒想象的好，退貨瞭三本，每本書的退款比當時購買價格居然都要少6-9塊！體驗真的相當差！

評分☆☆☆☆☆

書是正版的，期待！

評分☆☆☆☆☆

幫同事買的，書價格比較便宜，值得信賴哦！一直在京東買

評分☆☆☆☆☆

很有幫助！

評分☆☆☆☆☆

C++