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《Python神经网络入门与实战》，王凯 著，出版社： 北京大学出版社。

北京大学出版社年出版新书约1000种，重印书2700余种次，出版物已覆盖人文科学、社会科学、自然科学和工程技术各领域。现有产品中，大中专教材占35%，学术图书占45%，一般图书占20%。在文史哲、法学、经济管理、学术普及、汉语教学等出版领域具有比较明显的优势和特色。

内容简介

本书从神经网络的基础知识讲起，逐步深入到Python进阶实战，通过对各种实用的第三方库进行详细讲解与实战运用，让读者不但能够更加深入地了解神经网络，而且能够简单高效地搭建自己的神经网络，即使没有专业背景知识也能轻松入门神经网络。 　　 本书分为 11章，涵盖的主要内容有神经网络概述，神经网络基础知识，计算机程序的特点，神经网络优化算法，搭 建Python环境，Python基础知识，深度学习框架PyTorch基础知识，NumPy简介与使用，OpenCV简介与使用，OS遍历文件夹，Python中Matplotlib可视化绘图，Lenet-5、AlexNet、VGG16网络模型，回归问题和分类问题，猫狗识别程序开发，验证码识别程序开发，过拟合问题与解决方法，梯度消失与爆炸，加速神经网络训练的方法，人工智能的未来发展趋势等。 　　 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合神经网络的零基础入门读者阅读，也适合 Python 程序员、PyTorch爱好者等阅读。

作者介绍

王凯，西安电子科技大学人工智能学院计算机专业研究生，曾参加过全国大学生验证码识别大赛并获得三等奖，长期从事神经网络的研究，具有丰富的开发实践经验。