内容简介 本书从深度学习的发展历史入手，系统地介绍了深度学习的基本概念、数学基础和主流模型，以夯实读者的理论基础。同时，针对当前流行的主流框架，循序渐进，一步一步引导读者了解深度学习的使用过程，增强动手能力。在此基础上，通过具体例子介绍了深度学习在图像、语音、文本中的应用，还简要地介绍了增强学习、迁移学习，深度学习硬件实现等前沿知识，扩展了深度学习的内容。每章都附有相应的习题和参考文献，以便感兴趣的读者进一步深入思考。“让学习变得轻松”是本书的基本编写理念。 本书适合作为计算机、电子信息、大数据、人工智能相关专业本科生和研究生的教材，也适合作为深度学习研究与开发人员的入门书籍。 编　写　组 总主编：刘　鹏　张　燕 主　编：刘　鹏 副主编：赵海峰 编　者：（按姓氏首字母排序） 　　曹　骝　龚如宾　何光威　蒋　晔　李怀远　沈春泽 　　王小峰　吴彩云　武郑浩　张　籍　张金霞　朱　勇 基金支持： 　　金陵科技学院高层次人才科研启动基金（40610186、JIT-B-201717） 　　国家自然科学基金（61472005） 　　江苏高校软件工程品牌专业建设工程（PPZY2015B140） 　　江苏省高校自然科学研究重大项目（16KJA520003） 总　序 短短几年间，大数据就以一日千里的发展速度，快速实现了从概念到落地，直接带动了相关产业井喷式发展。全球多家研究机构统计数据显示，大数据产业将迎来发展黄金期：IDC预计，大数据和分析市场将从2016年的1300亿美元增长到2020年的2030亿美元以上；中国报告大厅发布的大数据行业报告数据也说明，自2017年起，我国大数据产业迎来发展黄金期，未来2～3年的市场规模增长率将保持在35%左右。 数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等大数据技术在越来越多的行业中得到应用，随之而来的就是大数据人才问题的凸显。麦肯锡预测，每年数据科…