# feiguyunai

**Repository Path**: coder_jk/feiguyunai

## Basic Information

- **Project Name**: feiguyunai
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 1
- **Created**: 2024-02-02
- **Last Updated**: 2024-02-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## <font color=blue>《Python深度学习基于PyTorch（第2版）》</fon >

Python-DL-PyTorch2
[本书代码及数据下载百度盘](https://pan.baidu.com/s/11yk8UleP3zbukfyqUaGTGg)
提取码:w42f
包括代码+数据+PPT文档等，大小约：3G  

[本书电子文档及相关资料](http://www.feiguyunai.com/)

## 本书主题内容
本书分为三部分，共19章，第一部分为PyTorch基础，第二部分为深度学习基本原理，第三部分是实战内容。

### 第一部分 第1-4章
为PyTorch基础：
第1~4章 为Python和PyTorch基础部分，也是本书的基础部分，为后续学习打下一个坚实基础。
$\bullet$
第1章介绍Python和PyTorch的基石NumPy   
$\bullet$ 第2章介绍PyTorch基础  
$\bullet$
第3、4章分别介绍PyTorch构建神经网络工具箱和数据处理工具箱等内容。  

### 第二部分 第5-10章 深度学习基本原理
第二部分（第5~10章）为机器学习、深度学习部分，这是本书核心部分 

### 第三部分 第11-19章 为实战内容
（第11~19章）为深度学习实战，也即前面两部分的具体应用部分。这部分在介绍相关原理、架构的基础上，用PyTorch具体实现多个深度学习的典型实例，最后介绍了强化学习、深度强化学习等内容。
##  <font color=blue>《Python深度学习基于TensorFlow（第2版）》</font>
Python-DL-TensorFlow2
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文件大小约：1.3G

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## 本书主题内容
本书共20章，按照“基础到实践”的顺序展开，分为四个部分。  

### 第一部分 第1-5章 为Python和TensorFlow基础部分
$\bullet$
第1章介绍Python和TensorFlow的基石NumPy  
$\bullet$ 第2章介绍TensorFlow基础
$\bullet$
第3、4、5章介绍TensorFlow构建模型、数据处理及可视化等内容。   

### 第二部分 第6-12章 为深度学习基础部分
$\bullet$第6章为机器学习基础，也是深度学习基础，其中包含很多机器学习经典理论和算法；  
$\bullet$
第7章介绍深度学习基础的基础——神经网络；  
$\bullet$
第8~12章分别从视觉处理、自然语言处理基础、注意力机制、目标检测和生成式深度学习等方面进行说明。   

### 第三部分 第13-18章
为深度学习实践部分
通过实例把理论与实践相结合，同时实现理论理解的进一步提升。具体包括风格迁移、目标检测实例、人脸检测与识别、光学字符识别、人机对话和利用Transformer处理图像等方面的实例。
### 第四部分（第19-20章）为强化学习内容

$\bullet$ 第19章介绍强化学习基础，  
$\bullet$ 第20章为强化学习实践内容。
## <font color=blue >《深入浅出Embedding》</font>
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包括代码+数据等，大小约：3G

[本书电子文档及相关资料](http://www.feiguyunai.com/)

## 本书主题内容
本书分为两部分，共16章。第一部分介绍相关技术的基础知识，第二部分运行这些技术解决实际问题的实例。

###  第一部分（第1-9章）基础知识
重点介绍了Embedding的发展历史及最新应用，对各种预训练模型涉及的基础知识做了详解说明，如语言模型、迁移学习、注意力机制等。
$\bullet$第1章说明万物皆可Embedding；  
$\bullet$第2章说明如何获取Embedding；
$\bullet$第3、4章分别介绍视觉处理、文本处理方面的基础知识；  
$\bullet$ 第5章为本书重点，介绍了多种注意力机制；  
$\bullet$
第6、7、8章介绍了ELMo、BERT、GPT、XLNet等多种预训练模型；    
$\bullet$ 第9章介绍了推荐排序系统。

### 第二部分 实例
以实例为主，介绍了Embedding的多种应用，使用新技术解决NLP方面的一些任务。   
$\bullet$
第10章使用Embedding处理机器学习中的分类特征；  
$\bullet$ 第11章用Embedding提升机器学习性能；  
$\bullet$
第12章用Transformer实现英文翻译成中文；  
$\bullet$ 第13章介绍Embedding在推荐系统的前沿应用；  
$\bullet$
第14章用BERT实现中文语句分类问题；  
$\bullet$第15章使用GPT-2实现文本生成；  
$\bullet$
第16章Embedding技术展望总结。

##  <font color=blue>《Python入门到人工智能实战》</font>

Python-
From-Base-To-AI
[本书代码及数据下载百度盘](https://pan.baidu.com/s/1Lfk4CItAfHroR-XsOnhAIA)
提取码:afmu
包括代码+数据+PPT文档等，大小约：500M    
[本书电子文档及相关资料](http://www.feiguyunai.com/)
本书分为两部分，共20章，第一部分为Python基础，第二部分为人工智能基础。
###  第一部分（第1~11章 为Python基础部分
这部分也本书的基础，为后续章节的学习打下一个坚实基础。
$\bullet$ 第1章介绍Python的安装与配置；  
$\bullet$
第2章介绍变量与数据类型；  
$\bullet$ 第3、4、5章介绍序列、字典、集合等数据结构及if、for循环等内容；  
$\bullet$
第5、7章是这部分重点，分别介绍了函数，类和对象等概念；  
$\bullet$ 第8章涉及文件与异常处理；  
$\bullet$
第9、10章分别介绍了科学计算的神器NumPy、善于数据处理的Pandas；  
$\bullet$ 第11章介绍如何实现数据可视化。

 
### 第二部分
为人工智能基础部分

这是本书核心部分，包括机器学习常用算法、机器学习一般流程、神经网络和两种最好学深度学习框架等内容。
$\bullet$
第12章为机器学习基础，也是深度学习基础，其中包含很多机器学习经典理论、算法和方法等内容；  
$\bullet$ 第13章介绍神经网络：
$\bullet$
第14章介绍PyTorch及用PyTorch实现神经网络；  
$\bullet$ 第15章介绍了卷积神经网络；  
$\bullet$
第16章介绍了提升模型性能的几种方法；  
$\bullet$ 第17章为Keras入门；  
$\bullet$
第18、19、20章分别用Keras实现图像识别、迁移学习、风格迁移等内容。

```{.python .input}

```