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内容简介：本书共四篇：第一篇“机器学习”，介绍机器学习的基本术语、基础理论与模型；第二篇“深度学习基础”，介绍深度学习基本概念、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer网络等内容；第三篇“深度学习实践”，介绍深度学习模型自数据准备开始，到网络参数初始化、不同网络部件的选择、网络配置、网络模型训练、不平衡样本的处理，最终到模型集成等实践应用技巧和经验；第四篇“深度学习进阶”，以计算机视觉中的基础任务为例，介绍深度学习的进阶发展及其应用情况。