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內容簡介： 本书详细阐释深度学习的数学基础与架构设计，从向量/矩阵运算到生成模型，构建“数学推导→几何直觉→工程实现”的完整学习链路。作者团队结合Adobe、Google等企业的前沿实践，通过PyTorch代码逐层拆解卷积神经网络、变分自编码器等核心架构，揭示“为何这样设计”的底层逻辑。书中独创的“数学-代码对照学习法”与可视化工具，将帮助读者突破“知其然不知其所以然”的困境，适合希望从调参工程师进阶为架构设计师的深度学习从业者、研究者及高阶学习者。 關於作者： 前百度DuerOS首席布道师，原渡鸦科技的CTO，全栈架构师，1995年毕业于北邮，2010年获得中央财经大学MBA。20多年电信和互联网行业的工作经验，先后服务于北电网络、斯伦贝谢、美国高通等世界500强企业，后投身于移动CRM、线下应用商店、大学生社交等创业项目，担任CTO及首席架构师，目前专注于智能硬件的AI生态系统建设。

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