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 深度学习500问——AI工程师面试宝典(博文视点出品)，谈继勇 主编，郭子钊，李剑，佃松宜 副主编 著

 内容简介

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10-14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。本书凝聚了众多一线科研人员及工程师的经验，旨在培养读者发现问题、解决问题、扩展问题的能力。

本书内容取材于编者在日常学习过程中总结的知识点及各大公司常见的笔试、面试题。本书可为高等院校计算机科学、信息科学、人工智能、控制科学与工程、电子科学与技术等领域的研究及教学人员提供参考，也可为相关专业本科生及研究生提供思考方向，还可为深度学习及计算机视觉领域的初、中级研究人员和工程技术人员提供参考，尤其适合需要查漏补缺的应聘者及提供相关岗位的面试官阅读。

 作者简介
谈继勇 主编

南方科技大学和哈尔滨工业大学联合培养博士（在读），现任瀚维智能医疗技术总监，深圳工信局专家库专家，兼任南方科技大学、四川大学研究生企业导师，南方科技大学和瀚维智能医疗联合实验室副主任，北京探工所特聘技术专家，曾先后在中科院信工所、香港中文大学（深圳）、FOXCONN机器人与人工智能实验室、顺丰科技等单位任职。主要专注于智能感知与控制、实时智能与计算机视觉方向的研究，主持/主研国家自然科学基金、省重点研发计划、深圳战略性新兴产业计划等项目20余项，发表SCI/EI论文20余篇，申请发明专利40余项，获全国发明金奖。

郭子钊 副主编

四川大学计算机科学专业博士，硕士毕业于四川大学自动化系，主要从事AI芯片、深度学习、行为检测识别、人脸检测识别等相关研究工作。

李剑 副主编

同济大学计算机科学专业博士，浙江农林大学副教授、硕士生导师，主要从事推荐系统、排序学习、凸优化等机器学习领域的科研和教学工作，发表SCI论文10余篇，曾获浙江省科技进步二等奖等多项省部级奖项。

佃松宜 副主编

日本东北大学博士，四川大学电气工程学院教授、自动化系系主任，四川省信息与自动化技术重点实验室主任。主要专注于先进控制理论与人工智能算法研究、嵌入式计算与实时智能系统的研究与开发、机器人与智能装备的智能感知与控制技术的研究、工业测控与智能物联的研究。近5年来主持包括国家重点研发计划、基金、国网总部项目等各类科研项目近30项，累计总经费近2200万元；发表论文100多篇，其中SCI/EI检索近40篇，ESI高引论文1篇。参与编撰专著3部（其中英文专著1部），参编国家九五规划教材1部。

王晋东 特邀编委

中科院计算所博士，微软亚洲研究院机器学习研究员，主要从事迁移学习和机器学习方向的研究工作，在IJCAI、CVPR、ICDM、UbiComp、ACMMM、PERCOM、IJCNN、PRICAI、IEEE TNNLS、NEUNET、PRL、PMCJ、IMWUT、IJMLC、ICME、ACM TIST等国际权威期刊和会议上发表论文20余篇，多次获得“最佳论文”奖。作品有《迁移学习简明手册》等。

王超锋

上海大学硕士，百度计算机视觉算法工程师，主研图像处理，深度学习等方向。曾多次在国内外各类知名计算机视觉挑战赛中获得优异成绩。

郭晓锋

中国科学院硕士，爱奇艺算法工程师，主要从事图像处理、深度学习等方向的研究，曾获“2017华为软件精英挑战赛”复赛第6名。

黄伟

华南理工大学硕士，顺丰科技机器人算法工程师，主要从事计算机视觉和自然语言处理方向的研究。曾在相关领域国际期刊、会议上发表论文，并在相关竞赛中获得优异成绩。

陈方杰（Amusi）

上海大学硕士，CVer（计算机视觉知识分享和学习交流平台）创始人。

李元伟

国防科技大学硕士，深圳瀚维智能医疗科技公司高级算法工程师，南方科技大学和瀚维智能医疗联合实验室委员，主要从事机器视觉、图像处理及深度学习方向的研究工作，参编普通高等教育十三五规划教材《图像通信基础》，在IEEE TCSVT、COGN COMPUT等发表学术论文多篇，曾获湖南省/全军优秀硕士论文。

陈琳

北京航空航天大学博士（在读），研究方向为无人机智能控制与决策、仿生智能计算。


 目录
第1章 数学基础 1

1.1 向量和矩阵 1

1.1.1 标量、向量、矩阵和张量 1

1.1.2 张量与矩阵的区别 2

1.1.3 矩阵和向量相乘的结果 2

1.1.4 向量和矩阵的范数归纳 2

1.1.5 判断一个矩阵是否为正定矩阵 4

1.2 导数和偏导数 5

1.2.1 导数偏导计算 5

1.2.2 导数和偏导数的区别 6

1.3 特征值和特征向量 6

1.3.1 特征值分解 6

1.3.2 奇异值和特征值的关系 6

1.4 概率分布与随机变量 7

1.4.1 机器学习为什么要使用概率 7

1.4.2 变量与随机变量的区别 7

1.4.3 随机变量与概率分布的联系 8

1.4.4 离散型随机变量和概率质量函数 8

1.4.5 连续型随机变量和概率密度函数 8

1.4.6 举例理解条件概率 9

1.4.7 联合概率与边缘概率的区别和联系 9

1.4.8 条件概率的链式法则 10

1.4.9 独立性和条件独立性 10

1.5 常见概率分布 11

1.5.1 伯努利分布 11

1.5.2 高斯分布 11

1.5.3 何时采用正态分布 12

1.5.4 指数分布 12

1.5.5 Laplace分布 13

1.5.6 Dirac分布和经验分布 13

1.6 期望、方差、协方差、相关系数 13

1.6.1 期望 13

1.6.2 方差 14

1.6.3 协方差 14

1.6.4 相关系数 15

第2章 机器学习基础 16

2.1 基本概念 16

2.1.1 大话机器学习本质 16

2.1.2 什么是神经网络 16

2.1.3 各种常见算法图示 17

2.1.4 计算图的导数计算 17

2.1.5 理解局部最优与全局最优 18

2.1.6 大数据与深度学习之间的关系 19

2.2 机器学习的学习方式 20

2.2.1 监督学习 20

2.2.2 非监督学习 20

2.2.3 半监督学习 20

2.2.4 弱监督学习 20

2.2.5 监督学习模型的搭建步骤 21

2.3 分类算法 22

2.3.1 常用分类算法的优缺点 22

2.3.2 分类算法的评估方法 23

2.3.3 正确率能否很好地评估分类算法 25

2.3.4 什么样的分类器是最好的 26

2.4 逻辑回归 26

2.4.1 回归的种类 26

2.4.2 逻辑回归适用性 27

2.4.3 逻辑回归与朴素贝叶斯的区别 27

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