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《深度學習全書——公式+推導+代碼+TensorFlow全程案例》共有15章，分為5部分，第一篇說明深度學習的概念，包括數理基礎，特點是結合編程解題，加深讀者印象，第二篇說明TensorFlow的學習地圖，從張量、自動微分、梯度下降乃至神經層的實踐，逐步解構神經網絡，第三篇介紹CNN算法、影像應用、轉移學習等，第四篇則進入自然語言處理及語音識別的領域，介紹RNN/BERT/Transformer算法、相關應用等，最後，介紹了強化學習的基礎知識，包括馬爾可夫決策過程、動態規劃、蒙特卡洛、Q Learning算法，當然，還有相關案例實踐。
