深度学习:Java语言实现

(副标题)：无 ;

(作者): Yusuke Sugomori ;

内容简介：

​ 第1章　深度学习概述
人工智能（Artificial Intelligence，AI）可能是你最近屡屡听闻的一个术语。人工智能正在成为热议的话题，无论是在学术社区，还是在商业领域，人们都接踵而来。大型的高科技公司，譬如谷歌（Google）和脸谱（Facebook）都在积极寻求收购人工智能领域的初创企业。随着海量资金流入人工智能领域，这个领域的并购最近也变得异常活跃。日本信息技术及移动运营商软银在2014年6月发布了一款名为“胡椒”（Pepper）的机器人——它能够理解人类的情感，一年之后他们已经着手准备向普通消费者销售“胡椒”这款机器人了。毫无疑问，这是人工智能领域的重要进展。
人工智能的概念已经存在几十年。可是，为什么它最近突然变得如此火热？原因之一就是近期推动相关人工智能领域发展的深度学习——常被称为“人工智能”。深度学习这个词在几乎所有的场合都与人工智能同时被提及。深度学习华丽登场之后，它的技术能力也开始爆炸性地急速成长，人们开始相信人工智能在将来的某一天会变成现实。听起来深度学习是我们必须要了解的一种技术。那么，到底什么是深度学习呢？
为了回答前面的问题，我们将在本章沿着人工智能的历史轨迹及研究领域，探讨人工智能流行背后的秘密。本章涉及的内容包括下面几个方面：
·传统人工智能的方法和技术。
·机器学习及其演变为深度学习的介绍。
·深度学习及最近的使用案例的介绍。
如果你已经了解了什么是深度学习，或者你想查看深度学习的某个具体算法、实现技术，你可以跳过本章的内容，直接进入第2章。
虽然深度学习是一种创新的技术，但它并非想象中那么复杂。实际上，它非常简单。读完这本书，你会发现它有多么强大。我衷心地希望本书能帮助你理解深度学习，让深度学习为你的研究和业务添砖加瓦。

目录预览：

​ 深度学习：Java语言实现
第1章 深度学习概述
1.1 人工智能的变迁
1.1.1 人工智能的定义
1.1.2 人工智能曾经的辉煌
1.1.3 机器学习的演化
1.1.4 机器学习的局限性
1.2 人与机器的区分因素
1.3 人工智能与深度学习
1.4 小结
第2章 机器学习算法——为深度学习做准备
2.1 入门
2.2 机器学习中的训练需求
2.3 监督学习和无监督学习
2.3.1 支持向量机
2.3.2 隐马尔可夫模型
2.3.3 神经网络
2.3.4 逻辑回归
2.3.5 增强学习
2.4 机器学习应用流程
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