附件:设置1:谈继勇设置2:设置3:本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1-3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础：第4-7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术：第8-9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用：第l0-14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等，包括迁移学习、网络架构及训练、网络优化技巧、超参数调整及模型的压缩和加速等。
附注提要
本书系统地描述了深度学习的基本理论算法及应用。全书共14章，第1-3章论述了数学基础、机器学习基础和深度学习基础：第4-7章介绍了一些经典网络及计算机视觉领域中常用的CNN、RNN、GAN等网络结构技术：第8-9章介绍了深度学习在计算机视觉领域的目标检测及图像分割两大应用：第l0-14章介绍了计算机视觉领域主要的优化方法及思路等，包括迁移学习、网络架构及训练、网络优化技巧、超参数调整及模型的压缩和加速等。