發表於2024-11-05
本書是深度學習的入門教材,係統地介紹瞭深度學習的基本概念與實戰應用,包括深度學習在圖像、語音、文本方嚮的應用,以及前沿發展等。本書分為10章,大緻為3個部分:第1部分(1-3章)介紹深度學習的基礎知識。第2部分(4-6章)介紹深度學習的各個方麵,從算法設計到模型實現。第3部分(8-10章)介紹深度學習的實戰應用以及前沿發展。每章都附有相應的習題和參考文獻,以便感興趣的讀者進一步深入思考。"讓學習變得輕鬆”是本書的基本編寫理念。本書適閤作為相關專業本科和研究生教材,也適閤作為深度學習研究與開發人員的入門書籍。
總序
短短幾年間,大數據就以一日韆裏的發展速度,快速實現瞭從概念到落地,直接帶動瞭相關産業井噴式發展。全球多傢研究機構統計數據顯示,大數據産業將迎來發展黃金期:IDC預計,大數據和分析市場將從2016年的1300億美元增長到2020年的2030億美元以上;中國報告大廳發布的大數據行業報告數據也說明,自2017年起,我國大數據産業將迎來發展黃金期,未來2~3年的市場規模增長率將保持在35%左右。
數據采集、數據存儲、數據挖掘、數據分析等大數據技術在越來越多的行業中得到應用,隨之而來的就是大數據人纔問題的凸顯。麥肯锡預測,每年數據科學專業的應屆畢業生將增加7%,然而僅高質量項目對於專業數據科學傢的需求每年就會增加12%,完全供不應求。根據《人民日報》的報道,未來3~5年,中國需要180萬數據人纔,但目前隻有約30萬人,人纔缺口達到150萬之多。
以貴州大學為例,其首屆大數據專業研究生就業率就達到100%,可以說“一搶而空”。急切的人纔需求直接催熱瞭大數據專業,國傢教育部正式設立“數據科學與大數據技術”本科新專業。目前已經有兩批共計35所大學獲批,包括北京大學、中南大學、對外經濟貿易大學、中國人民大學、北京郵電大學、復旦大學等。估計2018年會有幾百所高校獲批。
不過,就目前而言,在大數據人纔培養和大數據課程建設方麵,大部分高校仍然處於起步階段,需要探索的還有很多。首先,大數據是個新生事物,懂大數據的老師少之又少,院校缺“人”;其次,尚未形成完善的大數據人纔培養和課程體係,院校缺“機製”;再次,大數據實驗需要為每位學生提供集群計算機,院校缺“機器”;最後,院校沒有海量數據,開展大數據教學科研工作缺“原材料”。
其實,早在網格計算和雲計算興起時,我國科技工作者就曾遇到過類似的挑戰,我有幸參與瞭這些問題的解決過程。為瞭解決網格計算問題,我在清華大學讀博期間,於2001年創辦瞭中國網格信息中轉站網站,每天花幾個小時收集和分享有價值的資料給學術界,此後我也多次籌辦和主持全國性的網格計算學術會議,進行信息傳遞與知識分享。2002年,我與其他專傢閤作的《網格計算》教材也正式麵世。
2008年,當雲計算開始萌芽之時,我創辦瞭中國雲計算網站(chinacloud.cn)(在各大搜索引擎“雲計算”關鍵詞中排名第一),2010年齣版瞭《雲計算(第一版)》、2011年齣版瞭《雲計算(第二版)》、2015年齣版瞭《雲計算(第三版)》,每一版都花費瞭大量成本製作並免費分享對應的幾十個教學PPT。目前,這些PPT的下載總量達到瞭幾百萬次之多。同時,《雲計算》教材也成為國內高校的首選教材,在CNKI公布的高被引圖書名單中,對於2010年以來齣版的所有圖書,《雲計算(第一版)》在自動化和計算機領域排名全國第一。除瞭資料分享,在2010年,我在南京組織瞭全國高校雲計算師資培訓班,培養瞭國內第一批雲計算老師,並通過與華為、中興、360等知名企業閤作,輸齣雲計算技術,培養雲計算研發人纔。這些工作獲得瞭大傢的認可與好評,此後我接連擔任瞭工信部雲計算研究中心專傢、中國雲計算專傢委員會雲存儲組組長等職位。
近幾年,麵對日益突齣的大數據發展難題,我也正在嘗試使用此前類似的辦法去應對這些挑戰。為瞭解決大數據技術資料缺乏和交流不夠通透的問題,我於2013年創辦瞭中國大數據網站(thebigdata.cn),投入大量的人力進行日常維護,該網站目前已經在各大搜索引擎的“大數據”關鍵詞排名中位居第一;為瞭解決大數據師資匱乏的問題,我麵嚮全國院校陸續舉辦多期大數據師資培訓班。2016年年末至今,在南京多次舉辦全國高校/高職/中職大數據免費培訓班,基於《大數據》《大數據實驗手冊》以及雲創大數據提供的大數據實驗平颱,幫助到場老師們跑通瞭Hadoop、Spark等多個大數據實驗,使他們跨過瞭“從理論到實踐,從知道到用過”的門檻。2017年5月,還舉辦瞭全國韆所高校大數據師資免費講習班,盛況空前。
其中,為瞭解決大數據實驗難的問題而開發的大數據實驗平颱,正在為越來越多高校的教學科研帶去方便:2016年,我帶領雲創大數據(www.cstor.cn,股票代碼:835305)的科研人員,應用Docker容器技術,成功開發瞭BDRack大數據實驗一體機,它打破虛擬化技術的性能瓶頸,可以為每一位參加實驗的人員虛擬齣Hadoop集群、Spark集群、Storm集群等,自帶實驗所需數據,並準備瞭詳細的實驗手冊(包含42個大數據實驗)、PPT和實驗過程視頻,可以開展大數據管理、大數據挖掘等各類實驗,並可進行精確營銷、信用分析等多種實戰演練。目前,大數據實驗平颱已經在鄭州大學、西京學院、鄭州升達經貿管理學院、鎮江高等職業技術學校等多所院校成功應用,並廣受校方好評。該平颱也以雲服務的方式在綫提供(大數據實驗平颱,https://bd.cstor.cn),幫助師生通過自學,用一個月左右的時間成為大數據動手的高手。
同時,為瞭解決缺乏權威大數據教材的問題,我所負責的南京大數據研究院,聯閤金陵科技學院、河南大學、雲創大數據、中國地震局等多傢單位,曆時兩年,編著齣版瞭適閤本科教學的《大數據》《大數據庫》《大數據實驗手冊》等教材。另外,《數據挖掘》《虛擬化與容器》《大數據可視化》《深度學習》等本科教材也將於近期齣版。在大數據教學中,本科院校的實踐教學應更加係統性,偏嚮新技術的應用,且對工程實踐能力要求更高。而高職、高專院校則更偏嚮於技術性和技能訓練,理論以夠用為主,學生將主要從事數據清洗和運維方麵的工作。基於此,我們還聯閤多傢高職院校專傢準備瞭《雲計算基礎》《大數據基礎》《數據挖掘基礎》《R語言》《數據清洗》《大數據係統運維》《大數據實踐》係列教材,目前也已經陸續進入定稿齣版階段。
此外,我們也將繼續在中國大數據(thebigdata.cn)和中國雲計算(chinacloud.cn)等網站免費提供配套PPT和其他資料。同時,持續開放大數據實驗平颱(https://bd.cstor.cn)、免費的物聯網大數據托管平颱萬物雲(wanwuyun.com)和環境大數據免費分享平颱環境雲(envicloud.cn),使資源與數據隨手可得,讓大數據學習變得更加輕鬆。
在此,特彆感謝我的碩士導師謝希仁教授和博士導師李三立院士。謝希仁教授所著的《計算機網絡》已經更新到第7版,與時俱進且日臻完美,時時提醒學生要以這樣的標準來寫書。李三立院士是留蘇博士,為我國計算機事業做齣瞭傑齣貢獻,曾任國傢攀登計劃項目首席科學傢。他嚴謹治學的態度帶齣瞭一大批傑齣的學生。
本叢書是集體智慧的結晶,在此謹嚮付齣辛勤勞動的各位作者緻敬!書中難免會有不當之處,請讀者不吝賜教。我的郵箱:gloud@126.com,微信公眾號:劉鵬看未來(lpoutlook)。
劉鵬
於南京大數據研究院
前言
自2012年以來,深度學習在圖像識彆上取得瞭重大突破,使得深度學習技術得到瞭前所未有的關注。越來越多的科研人員與工程技術人員投入到深度學習的研究中,湧現齣瞭大量的深度學習開源框架和成功應用,各種基於深度學習的技術和應用也層齣不窮。有關深度學習的文章、評論、文檔也非常多。然而尚缺乏針對本科生入門的係統性深度學習教材,以使讀者可以瞭解深度學習的來龍去脈,為以後進一步使用深度學習做相關應用或者深入研究深度學習技術奠定基礎。
南京大數據研究院劉鵬教授順勢而為,周密思考,在高級大數據人纔培養課程體係中,專門設立深度學習課程,並邀請全國上百傢高校中從事一綫教學科研任務的教師一起,編撰高級大數據人纔培養叢書。本書即該套叢書之一。
本書的定位是深度學習。以“讓學習變得輕鬆”為根本齣發點,介紹深度學習的入門知識,通過淺顯易懂的語言,將深度學習的發展過程說清楚,以便將來對深度學習進行進一步深入研究或應用。本書特彆注重動手能力,因此對於書中所有的例子和實驗,都可以使用深度學習一體機進行練習。讀者在讀完本書之後,不僅僅瞭解瞭深度學習的原理,更重要的是,可以自己搭建深度學習的環境,訓練自己的深度學習模型,甚至構建深度學習的原型係統。
本書以教育部“十三五”規劃和學校的相關規劃發展為依據,響應國傢有關大力發展人工智能的號召,遵循本科教育的規律,順應學生身心發展的特點,緻力於構建開放而有力的教材體係,促進學生學習方式的改變,全麵提高學生的知識素養,為他們的終身學習、生活和工作奠定堅實的理論和實踐基礎。作為深度學習的入門教材,本書分彆從基本概念、基礎與應用(包括深度學習在圖像、語音、文本方嚮的應用),以及前沿發展等方麵係統介紹瞭深度學習。本書大緻分3個部分:第1部分介紹深度學習的基礎知識。第2部分介紹深度學習模型與算法。第3部分介紹深度學習的應用,最後附上人工智能和大數據實驗環境的介紹供讀者參考。
本書得到瞭南京大數據研究院院長劉鵬教授,金陵科技學院副校長張燕教授的大力支持。2015年度江蘇高校優秀科技創新團隊“大數據智能挖掘信息技術研究”在書稿提綱和內容組織上提齣瞭諸多建設性意見。編寫過程得到瞭金陵科 深度學習——高級大數據人纔培養叢書 下載 mobi epub pdf txt 電子書 格式
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評分書永遠都不會是浪費
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評分很好的書很好的書很好的書很好的書!
評分紅紅火火恍恍惚惚
評分《包豪斯》為引進德國h.f.ullmann齣版社齣版的《包豪斯》專著,為目前研究包豪斯以及發展史的最新成果,書中記載有大量從未發錶過的曆史資料,國際齣版有五種語言的版本讀物。編者隊伍強大,大多在德國的著名建築及工業設計、繪畫等綜閤設計院校作為學術顧問、教授任教的個人和學術團隊
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評分當然,各方麵都好,唯獨把書給我弄髒瞭這一點,讓人有些生氣!
評分大數據時代,所有行業都要與數據接軌!熱門專業。
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