深度学习理论及实战(MATLAB版·第2版)

本书主要介绍深度学习理论及实战，共5章，内容包括机器学习、人工神经网络、卷积神经网络、MATLAB深度学习工具箱和应用案例。在介绍基础理论方面，本书深入浅出、语言生动、通俗易懂；在介绍应用实例时，本书贴近实际、步骤翔实、举一反三。本书对数十个例程进行了深入的讲解，并对代码进行了详细的注解。

本书可作为人工智能、电子信息、计算机科学相关专业的本科生、研究生的教材，也可作为本科毕业设计、研究生学术论文的参考资料，还可作为相关工程技术人员的参考资料。

第1章从“机器学习”讲起

1.1走近“机器学习”

1.1.1什么是“机器学习”

1.1.2机器学习的主要任务

1.1.3机器学习的分类

1.1.4什么是“深度学习”

1.1.5机器学习的应用举例

经验分享：对“智能”的理解

扩展阅读：“人工智能”的发展

扩展阅读：“人工智能”的最新发展——生成式AI大模型

1.2解读“机器学习的过程”

1.2.1机器学习的过程

1.2.2机器学习中的数据集

1.2.3过拟合与欠拟合

经验分享：“机器学习”与“雕刻时光”

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