博文视点AI系列 深度学习之美 AI时代的数据处理与最佳实践

本书在内容上主要分为两个部分：第一，深入浅出、图文并茂地介绍深度学习相关原理，包括感知机、BP反向传播算法、卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、深度信念网络（DBN）Dropout、生成对抗网络等流行的深度学习原理。第二，辅以实战详解，以Python语言为载体，实战涵盖第一部分所涉及理论，包括如Theano、Caffe及TensorFlow等框架的使用。在行文逻辑上，遵循从“天”入“地”，既有理论之高度，又有实战接地气。