基础信息
书名：深度学习模型及应用详解
作者：张若非；付强；高斌；张耿豪；叶挺
出版社：电子工业出版社
出版时间：2019年9月
ISBN：9787121371264
字数：182千字
推荐语
微软搜索广告部五位业内资深应用科学家实战经验分享，全方位详细解读深度学习模型在互联网搜索、广告、对话机器人、电商等领域的应用实现。
内容简介
本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景进行了大量的深度学习模型及算法的研究和开发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型开发全生命周期积累了丰富的经验。 本书面向的读者是希望学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所的学生和科研人员。读者学习本书的目的是了解深度学习模型和算法基础后，重点应用和实践并快速部署在自己的工作领域，同时取得落地成果。 本书分为4个部分，共13章。其中第1部分（第1～2章）简要介绍了深度学习的现状、概念和实现工具。第2部分（第3～5章）以具体的实际应用展示基于深度学习技术进行工程实践和开发的流程和技巧。第3部分（第6～12章）介绍了学术界和工业界最新的高阶深度学习模型的实现和应用。第4部分（第13章）介绍了深度学习领域的一些前沿研究方向并对深度学习的未来发展进行展望。本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，在一线针对产品需求和支持的场景进行了大量的深度学习模型及算法的研究和开发，在模型设计、训练、评估、部署、推理优化等模型开发全生命周期积累了丰富的经验。
作者简介
作者张若非，美国纽约州立大学计算机科学博士。微软（美国）人工智能与研究院高级研究总监，全球合伙人，负责微软在线广告平台机器学习模型、算法及系统的研究和建设。研究领域包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉和多媒体信息检索。在这些领域的一流学术期刊和顶级学术会议发表论文50余篇，获得美国发明专利12项。美国国家自然科学基金会（NSF）智能系统评审委员会委员，IEEE和ACM高级会员。