1、封面介绍
2、出版时间
2020年6月
3、推荐理由
适读人群 ：机器学习工程师，以及高等院校人工智能、数据科学、计算机科学等相关专业学生
适合想要深入了解深度学习高级主题的机器学习工程师，以及高等院校人工智能、数据科学、计算机科学等相关专业学生阅读。
1.作者为新加坡国立大学硕士、澳大利亚国立大学博士，有丰富的科研和实践经历。
2.书中采用大量代码和图片，代码基于Python3，提供多个实战案例。
3.关注高级深度学习技术，包括自编码器、生成对抗网络、变分自编码器和深度强化学习等。
4.赠送本书源代码和彩色图片，可通过书中前言提供的地址进行下载。
《Keras高级深度学习》是高级深度学习技术的综合指南，内容包括自编码器、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）和深度强化学习（DRL），在这些技术的推动下，AI于近期取得了令人瞩目的成就。
《Keras高级深度学习》首先对多层感知器（MLP）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行了概述，这些是本书中介绍的更高级技术的构建模块。之后探索了包括ResNet和DenseNet在内的深度神经网络架构以及如何创建自编码器。读者将学习如何使用Keras和TensorFlow实现深度学习模型，并进一步实现其高级应用。随后，读者将会了解到有关GAN的所有知识，以及认识到其如何将AI性能提升到新的水平。在此之后，读者可快速了解VAE的实现方式，并将认识到GAN和VAE是如何具备生成数据的能力的，并且使所生成的数据对人类来说极具说服力。因此，该类方法已成为现代AI的一个巨大进步。为充分了解该系列相关先进技术，读者将会学习如何实现DRL，例如深度Q-Learning和策略梯度方法，这些方法对于AI在现代取得很多成就至关重要。
《Keras高级深度学习》适合想要深入了解深度学习高级主题的机器学习工程师，以及高等院校人工智能、数据科学、计算机科学等相关专业学生阅读。
4、作者简介
Rowel Atienza是菲律宾大学蒂利曼分校电气与电子工程学院副教授，并担任Dado和Maria Banatao研究所人工智能讲席教授。Rowel毕业于菲律宾大学，并一直对智能机器人十分着迷。他在新加坡国立大学从事AI增强四足机器人方面的工作，并以此获得工程学硕士学位。此后，他凭借其在人机交互主动视线跟踪领域的贡献，获得澳大利亚国立大学的博士学位。Rowel当前的研究重点是AI和计算视觉，他梦想着构建出可以感知、理解并推理的实用机器。Rowel获得了来自于菲律宾科学技术部（DOST）、菲律宾三星研究院和菲律宾高等教育委员会-菲律宾加利福尼亚高级研究所（CHED-PCARI）的多项科研资助。
5、下载链接
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