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內容簡介： 深度学习通常被视为数学博士和大型科技公司的专属领域。但是正如本书所呈现的那样，熟悉Python的程序员可以通过少量的数学背景、少量的数据和少的代码在深度学习中取得令人震惊的成果。fastai是个为常用的深度学习应用程序提供一致接口的库。本书的两位作者用口语化且简单明了的方式描述了各种抽象的理论概念，希望通过本书能让尽可能多的人了解深度学习。这本书深入浅出地介绍了深度学习的概念，并为读者提供了掌握深度学习的详细指导。 本书的目标读者是对深度学习感兴趣的广大程序员，只要你有一些编程基础，即可通过这本书轻松上手深度学习。 關於作者： Jeremy Howard是fast.ai的创始研究员，fast.ai研究所致力于让大家更容易上手深度学习。同时，他也是旧金山大学杰出的研究科学家和世界经济论坛全球AI理事会成员。Sylvain Gugger是Hugging Face的研究工程师。此前，他曾是fast.ai的研究科学家，主要研究如何通过设计和改进技术让模型在资源有限的情况下训练得更快，以使更多的人使用深度学习。 译者陈志凯 腾讯安全朱雀实验室AI 安全研究员，原华为诺亚方舟实验室、Tencent blade team成员。 主要从事计算机视觉、对抗样本、AI赋能安全等方面的研究。 在CVPR、IJCAI以及TIFS等世界的学术会议和期刊上发表过对抗样本，Deepfake等领域论文，相关工作于VALSE2021获焦点论文奖。 译者熊英鹰，电子科技大学翻译专业硕士，现从事互联网科技行业，擅长科技文献翻译。

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