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各路大神，能給推薦幾本適合初學(xué)深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的書嗎？

你好，我很高興回答你的問題。！在有了Python基金會之后開始開發(fā)定位是件好事

！深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我建議你大致了解一下內(nèi)容，然后在網(wǎng)上搜索各種文章和視頻，分章節(jié)學(xué)習(xí)。

幾年前，我還在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。發(fā)現(xiàn)對數(shù)學(xué)的要求比較高，各種高階公式和矩陣算法，學(xué)習(xí)起來比較困難

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有一個(gè)中國人教英語，但是說英語的人更好。我忘記了具體的名字，因?yàn)槲乙呀?jīng)學(xué)習(xí)了很長時(shí)間。他的課程很容易理解，而且都是免費(fèi)的。我遵循他的路線。如果我什么都不懂，我會停下來去百度搜索其他文章或視頻。

堅(jiān)持下去很重要。來吧。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人工智能這塊怎么入門？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能的一個(gè)研究領(lǐng)域。首先，您需要對人工智能的相關(guān)概念有一定的了解，如自然語言處理、知識表示、專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

建議大家先看一下人工智能和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹，再看一下教程，最后決定是培訓(xùn)、上學(xué)還是實(shí)習(xí)

感興趣的朋友們，大家可以關(guān)注我在人工智能領(lǐng)域的其他文章

人工智能技術(shù)的重大突破是通過人體系統(tǒng)的建模實(shí)現(xiàn)的。盡管人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（anns）只是與人類神經(jīng)元實(shí)際功能松散耦合的數(shù)學(xué)模型，但其在解決復(fù)雜模糊的現(xiàn)實(shí)問題中的應(yīng)用卻意義深遠(yuǎn)。此外，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中建立大腦結(jié)構(gòu)深度的模型為學(xué)習(xí)更有意義的數(shù)據(jù)表示開辟了廣泛的可能性。在圖像識別和處理方面，CNN視覺系統(tǒng)復(fù)雜的、空間不變的細(xì)胞的啟發(fā)也極大地改善了我們的技術(shù)。

只要人類的感知能力超過機(jī)器，我們就能從理解人類系統(tǒng)的原理中獲益。人類對感知任務(wù)非常精通，人類理解與人工智能現(xiàn)狀的反差在機(jī)器聽覺領(lǐng)域尤為明顯?？紤]到人類系統(tǒng)在視覺處理上的優(yōu)勢，我們借鑒了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器聽覺的相似過程。也許最抽象的聲場是我們?nèi)绾慰创祟?。盡管信號處理問題的解決方案必須在強(qiáng)度、頻譜和時(shí)間屬性等參數(shù)的較低水平上進(jìn)行操作，但最終目標(biāo)往往是認(rèn)知問題：以我們感知聲音的方式轉(zhuǎn)換信號，包括改變。例如，如果您想以編程方式更改錄制的語音的性別，在定義其較低級別的特征之前，有必要使用更有意義的術(shù)語來描述問題。說話人的性別可以看作是一種認(rèn)知屬性，它由許多因素組成：聲音的一般音調(diào)和音色、發(fā)音的差異、詞語和語言選擇的差異以及對這些屬性與性別關(guān)系的共同理解。