著者：人間の郵便コミュニティ
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出典：Zhihu
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ai聖書！2018年のチューリング賞の受賞者であるディープラーニング中国語版は、業界が「フラワーブック」と呼んでおり、人工知能機械学習の分野における深い学習の分野の財団を呼び出しています。この本にはさまざまな読者が一定の使用を行っていますが、主に2種類の視聴者向けに書かれています。その中で、聴衆のクラスは、すでに自分のキャリアを開始した深い学習や人工知能の研究者を含む機械学習を研究する大学生（学部生または大学院生）です。別のタイプのオーディエンスには、機械学習や統計的背景はありませんが、この知識をすばやく把握し、製品やプラットフォームで深い学習ソフトウェアエンジニアを使用したいと考えています。コンピュータービジョン、音声と音声処理、自然言語処理、ロボット工学、生物学的情報と化学、ビデオゲーム、検索エンジン、オンライン広告、金融など、多くのソフトウェア分野で深い学習が役立つことが証明されています。あらゆる種類の読者にもっとよくサービスを提供するために、この本を3つの部分に整理します。パート1では、基本的な数学ツールと機械学習の概念を紹介します。2番目の部分では、基本的に解決された最も成熟した深い学習アルゴリズムを紹介します。3番目の部分では、深い学習の未来に関する研究の焦点を広く考えられているイデオロギーのアイデアのいくつかについて説明しています。読者は、自分のバックグラウンドに興味がない、または関連していない部品をスキップできます。線形代数、確率、基本的な機械学習の概念に精通している読者は、パート1をスキップできます。読者が機能するシステムを実現したい場合、パート2を超えるコンテンツを読む必要はありません。「Deep Learning」は、3人の世界に有名な専門家Iangoodfellow、Yoshuabngio、およびAaroncourvilleによって書かれました。これは、深い学習の分野の古典的な教科書です。この本には、線形代数、確率理論、情報理論、数値最適化、機械学習における関連コンテンツなど、数学と関連する概念の背景知識が含まれています。同時に、業界の実践者が使用するディープラーニングテクノロジーも紹介します。これには、豊富なフィードバックネットワーク、正規化、最適化アルゴリズム、畳み込みネットワーク、シーケンスモデリング、実用的な方法などがあります。音声認識、コンピュータービジョン、オンラインの応用推奨システム、生物学的情報、ビデオゲーム。最後に、この本はいくつかの研究の方向性も提供します。対象となる理論的テーマには、線形因子モデル、自己エンコーダー、表現、構造化確率モデル、モンテカルロ法、スコア関数、概算推論、深さ生成モデルが含まれます。
作者：人邮异步社区
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来源：知乎
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AI圣经！Deep Learning中文版，2018年图灵奖获奖者作品，业内人称“花书”， 人工智能机器学习深度学习领域奠基性经典畅销书。本书对各类读者都有一定的用处，但主要是为两类受众而写的。其中，一类受众是学习机器学习的大学生(本科或研究生)，包括那些已经开始职业生涯的深度学习和人工智能研究者。另一类受众是没有机器学习或统计背景，但希望能快速地掌握这方面知识，并在他们的产品或平台中使用深度学习的软件工程师。现已证明，深度学习在许多软件领域都是有用的，包括计算机视觉、语音和音频处理、自然语言处理、机器人技术、生物信息学和化学、电子游戏、搜索引擎、网络广告和金融。为了更好地服务各类读者，我们将本书组织为3个部分。第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念。第2部分介绍最成熟的深度学习算法，这些技术基本上已经得到解决。第3部分讨论某些具有展望性的想法，它们被广泛地认为是深度学习未来的研究重点。读者可以随意跳过不感兴趣或与自己背景不相关的部分。熟悉线性代数、概率和基本机器学习概念的读者可以跳过第1部分。若读者只是想实现一个能工作的系统，则不需要阅读超出第2部分的内容。　《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写，是深度学习领域奠基性的经典教材。本书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数、概率论、信息论、数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络、正则化、优化算法、卷积网络、序列建模和实践方法等，并且调研了诸如自然语言处理、语音识别、计算机视觉、在线推荐系统、生物信息学以及视频游戏方面的应用。最后，本书还提供了一些研究方向，涵盖的理论主题包括线性因子模型、自编码器、表示学习、结构化概率模型、蒙特卡罗方法、配分函数、近似推断以及深度生成模型。