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资源介绍:

《DeepSeek从入门到精通》是一本全面贯通深度学习理论与实践的指南型著作,旨在帮助读者从零基础逐步成长为具备工程化能力的开发者。全书以“基础搭建—技术进阶—应用落地—前沿探索”为主线,将复杂的知识体系拆解为层层递进的学习路径,同时强调理论与实践的高度融合,通过大量代码实例和行业案例降低学习门槛。 全书开篇从深度学习的数学基础与编程工具切入,系统梳理线性代数、概率统计等核心数学概念,并结合Python、PyTorch等工具快速构建实践能力。随后围绕神经网络展开,详细解析全连接网络、卷积网络(CNN)、循环网络(RNN)以及注意力机制等经典模型的设计原理,通过手写数字识别、图像分类等案例演示数据预处理、模型训练与调优的全流程。在进阶部分,深入探讨梯度消失、过拟合等常见问题的解决方案,对比不同优化算法的适用场景,并剖析ResNet、Transformer、GAN等现代模型的创新逻辑,结合生成式AI与强化学习的实战场景,展现深度学习在图像生成、游戏决策等领域的潜力。 为弥合学术研究与产业应用的鸿沟,书中重点剖析了工程化落地的关键技术链。从数据标注、特征工程到模型压缩与部署,详细讲解如何
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