本書是一本深度學習從入門、算法到應用實踐的書籍。全書共9章，第1章介紹深度學習基礎，主要介紹基本概念和基本算法；第2章介紹深度學習的計算平臺，主要介紹深度神經網絡計算芯片TPU的架構原理；第3章介紹深度學習編程環境和操作基礎，引導零基礎讀者快速入門Linux操作系統、Python編程語言、TensorFlow和PyTorch深度學習框架，為實現深度學習算法開發及應用部署奠定基礎；第4～8章基于卷積神經網絡，分別聚焦計算機視覺領域的幾大經典任務，包括圖像的分類、目標檢測、語義分割、實例分割、人臉檢測與識別等；第9章介紹循環神經網絡，關注時序序列處理任務。本書每章講解一系列經典神經網絡的創新性思路，給出了詳細的模型結構解析，并提供了具體的實踐項目。從代碼解析、網絡訓練、網絡推理到模型部署，帶領讀者從理論一步步走向實踐。
本書既可作為高等學校深度學習相關課程的教材，也可作為從事人工智能應用系統開發的科研和技術人員參考用書。
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