本書將算法與工程實踐相結(jié)合，旨在為深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初學(xué)者和實踐者提供初步的指導(dǎo)。書中通過理論與實踐相結(jié)合的方式，介紹了深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和相關(guān)實踐，有助于讀者深入理解深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并能夠?qū)⑵鋺?yīng)用到自己的項目與研究中。

全書共8章，分為深度學(xué)習(xí)基本原理和深度學(xué)習(xí)在工業(yè)缺陷檢測中的實踐兩部分，內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理基礎(chǔ)、圖像數(shù)據(jù)生成(以DCGAN圖像生成實踐為例)、圖像分類(以AlexNet圖像分類實踐為例)、目標檢測(以晶圓表面缺陷檢測為例)和語義分割(以自然遙感檢測為例)。

本書適合作為高等院校人工智能相關(guān)專業(yè)的教材，也適合作為深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)相關(guān)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)者的參考書。