深度学习：数学基础、算法模型与实战

本书全面细致的介绍了深度学习算法原理与多领域落地应用。在计算机视觉、自然语言处理等传统方向外，还对自然科学、医疗等方向的应用进行拓展与延伸，方便读者全面认识深度学习并将其应用于自身工作中。

本书以系统性地介绍深度学习理论和相关技术应用为目标，对框架实现及多种深度学习模型进行了详细讲解，并且在介绍计算机图形学（CV）和自然语言处理（NLP）任务之外，还会对科学研究、城市监测等方面的范例应用进行讲解。本书知识全面、实用，共10章，内容包括深度学习数学基础，深度学习基础模型（全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer等）和实现，多场景多领域实践，模型优化、加速与部署等。本书配套有完整的案例源码，获取方式见封底。
本书适合有数据分析需求的技术人员、科研人员，以及互联网数据分析人员阅读，还可以作为深度学习培训班及相关专业研究生的教学参考用书。

于子叶，中国地震局地球物理研究所副研究员，中国科学院大学博士。主攻自然科学方向的机器学习算法研究，主持机器学习方向的国家青年基金、重点研发专题等项目，发表多篇相关论文和著作。从事机器学习教育工作多年，在深度学习教育方面具有丰富的经验。