深度卷积网络：原理与实践

深度卷积网络（DCNN）是目前十分流行的深度神经网络架构，它的构造清晰直观，效果引人入胜，在图像、视频、语音、语言领域都有广泛应用。

本书以AI领域新的技术研究和和实践为基础，从技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧、训练方法、技术前瞻等6个维度对深度卷积网络进行了系统、深入、详细地讲解。

以实战为导向，深入分析AlphaGo和GAN的实现过程、技术原理、训练方法和应用细节，为读者依次揭开神经网络、卷积网络和深度卷积网络的神秘面纱，让读者了解AI的“思考过程”，以及与人类思维的相同和不同之处。

本书在逻辑上分为3个部分：

第一部分 综述篇（第1、6、9章）

这3章不需要读者具备编程和数学基础，对深度学习和神经网络的基础知识、AlphaGo的架构设计和工作原理，以及深度学习和人工智能未来的技术发展趋势进行了宏观介绍。

第二部分 深度卷积网络篇（第2、3、4、5章）

结合作者的实际工作经验和案例代码，对深度卷积网络的技术理论、工作原理、实践方法、架构技巧和训练方法做了系统而深入的讲解。

第三部分 实战篇（第7、8章）

详细分析了AlphaGo和GAN的技术原理、训练方法和应用细节，包括详细的代码分析和大量GAN的精彩实例。

本书的案例代码在GitHub上提供下载，同时读者可在GitHub与作者交流本书相关的问题。

彭博

人工智能、量化交易、区块链领域的技术专家，有20年以上的研发经验。

在人工智能与信息科技方面，对深度学习、机器学习、计算机图形学、智能硬件等有较为深入的研究；在量化交易方面，曾在全球大的外汇对冲基金负责程序化交易，对市场的微观和宏观行为有较为深入的理解；在区块链方面，对智能合约、DApp开发和自动交易有较为深入的实践。

知乎上科技领域的大V，在专栏撰有大量技术文章。