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邱锡鹏最新娱乐体验_邱锡鹏神经网络(2024年12月深度解析)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

邱锡鹏

复旦教授2500页解析 𐟓š《神经网络与深度学习》这本书由复旦大学的邱锡鹏教授撰写，全面介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基础概念、模型和方法。书中还涵盖了深度学习领域的最新进展。书后还提供了相关数学分支的简要介绍，供读者参考。 𐟓‚这本书的电子版和课件PPT共209+444页，非常值得一看。主要内容包括：机器学习概述线性模型与基础网络模型卷积神经网络循环神经网络网络优化与正则化记忆与注意力机制无监督学习进阶模型概率图模型玻尔兹曼机深度信念网络深度生成模型深度强化学习

人工智能资讯｜2024年中国人工智能学会新增选20位会士 2024年2月，根据《中国人工智能学会章程》《中国人工智能学会会士评定工作办法》，学会启动中国人工智能学会会士候选人提名工作。近期，经学会会士提名，会士评定工作委员会办公室审查，会士评定专家委员会审议、投票、公示等程序，乔红院士、管晓宏院士、朱文武教授、宋永端教授、乔俊飞教授、张化光教授、刘奕群教授、邱锡鹏教授、胡清华教授、陈小平教授、孟小峰教授、王小捷教授、班晓娟教授、李小兵教授、熊明辉教授、王轩教授、丁世飞教授、熊辉教授、王士进博士、王茜莺博士，20位AI领域的卓越科技工作者当选CAAI会士。截止今年学会已评选出139位会士，他们的研究和贡献为集成电路、半导体和芯片技术的发展提供了重要的理论基础和技术支持。

深度学习必读经典：9.6分高评！ 𐟌Ÿ 邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》一书，全面介绍了神经网络、机器学习和深度学习的基本概念、模型和方法，涵盖了深度学习领域的最新进展。书后还提供了相关数学分支的简要介绍，供读者参考。 𐟓š 本书从机器学习的基本概念、神经网络模型以及概率图模型三个层面，系统地整理了神经网络和深度学习的知识体系，使读者对深度学习技术的理解更具系统性、条理性和全面性。 𐟓– 在编排上，本书由浅入深，力求通俗易懂，通过增加图例、示例以及必要的数学推导来理解抽象的概念。同时，附录简要介绍了本书所涉及的必要数学知识，便于读者查用。 𐟒ᠦœ줹樿˜配套了针对每章知识点的编程练习，使得读者在学习过程中可以将理论和实践密切结合，加深对知识点的理解，并具备分析问题和解决问题的能力。 𐟔 深度学习本质上是一种函数逼近问题，即函数或曲面的拟合。不同的是，这里用作基函数的是非线性的神经网络函数，而传统数学中用的是多项式、三角多项式、B-spline、一般spline以及小波函数等的线性组合。

神经网络的圣书：这本书你一定要读！《神经网络与深度学习》这本书真的是神经网络的圣书，复旦大学的邱锡鹏教授倾心编撰，涵盖了神经网络和深度学习的基础理论、核心模型以及在多个领域的应用实践。内容概览 𐟓š 这本书一共15章，从神经网络的基础知识讲起，介绍了各种神经网络架构，比如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。还详细讲解了这些技术在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用案例。目标读者 𐟑€ 无论你是神经网络与深度学习的新手，还是有一定基础的专业人士，这本书都能让你对这一领域有全面而深刻的认识。特别是对于那些渴望深入探索神经网络与深度学习的人来说，这本书简直是宝藏。学术评价 𐟎“ 这本书得到了AI领域多位知名学者的推崇，包括清华大学的刘知远教授和复旦大学的邱锡鹏教授。他们认为，这本书对于建立图神经网络（GNN）的知识框架极为有益，特别适合那些渴望深入探索神经网络与深度学习领域的读者。总之，这本书真的是一本难得的好书，值得每一个对神经网络和深度学习感兴趣的人去读一读。

《神经网络与深度学习》为何备受推崇？《神经网络与深度学习》这本书由复旦大学的邱锡鹏教授撰写，涵盖了神经网络与深度学习的基础知识、主要模型以及在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。 𐟓š 内容概览：这本书共分为15个章节，系统地介绍了神经网络的基本概念、不同类型的神经网络模型，例如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以及这些模型在多个领域的应用。 𐟑€ 适用读者：无论你是深度学习的新手还是有一定经验的爱好者，这本书都能为你提供全面而深入的理解，帮助你掌握神经网络与深度学习技术的基本原理。 𐟏… 学术推荐：这本书得到了多位AI领域学者的推荐，包括清华大学的刘知远教授和复旦大学的邱锡鹏教授。他们认为这本书对于构建图神经网络（GNN）知识体系非常有帮助，也适合想要深入了解神经网络与深度学习领域的读者。

《神经网络与深度学习》到底有多神奇？《神经网络与深度学习》这本书真的是深度学习领域的圣书！复旦大学计算机科学技术学院的邱锡鹏教授倾力打造，真的是用心良苦。这本书系统地梳理了深度学习的整个知识体系，讲解深入浅出，让你不仅能知其然，还能知其所以然。全书一共15章，分为三大板块。从机器学习的基础概念到复杂的深度生成模型，这本书一步步带你走进深度学习的大门。每一章都是满满的干货，线性代数、基础网络模型、卷积神经网络这些听起来就让人头疼的名词，在这里都变得亲切起来。书中的案例和解释让你轻松掌握每一个知识点。这本书不仅适合高校人工智能、计算机科学、自动化、电子工程和通信工程等专业的研究生和本科生，也适合相关领域的研究人员和工程技术人员。为了更好地支持教学和自学，本书还配备了教学PPT、编程练习和课后习题讨论等辅助材料。总之，这本书真的是深度学习入门和进阶的绝佳选择，强烈推荐给大家！𐟓š𐟒ꀀ

𐟎蠨›‹彩画的古典韵味与现代创新 𐟥š 𐟥š 蛋彩画，这一古老的绘画技法，以其独特的魅力和悠久的历史吸引着现代艺术家的目光。它利用蛋黄或蛋清调和颜料，在石膏质地的画板上进行创作，经过多次涂抹和干燥，最终形成色彩鲜艳、质感丰富的作品。尽管这一技法在16世纪后逐渐被油画所取代，但它在艺术史上仍占据着重要的地位。 𐟥š 如今，有六位艺术家——陈赟、邱锡鹏、王召娣、薛铭、张彦龙、郑丽晶，他们致力于传承和发展这一古老的技艺。他们通过不断的探索和创新，为蛋彩画注入了新的生命和活力。 𐟏 展览“神性的延续——当代蛋彩画的传承与创新”在富民路182弄的HEYANER GALLERY展出，这里曾是一间老洋房，如今被改造成了一个充满艺术气息的展览空间。展览展示了艺术家们的创作成果，包括纸墙、帷幔、纱窗、凳子、椅子以及花卉等装饰，为观众提供了一个优雅而富有创意的参观环境。 𐟕™ 展览的参观时间为周二至周日的10:00-18:00，票价为38元。对于那些对传统艺术和现代创新感兴趣的人来说，这是一个不容错过的展览。

神经网络与深度学习：从零到一的完整指南 𐟓š 想要全面了解神经网络与深度学习吗？复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》书籍和课程讲义，为你提供了一个深入浅出的学习路径。 𐟔 这套资料分为三大部分，涵盖了15个章节，从基础到进阶，带你逐步掌握神经网络与深度学习的核心原理。无论你是初学者还是深度学习爱好者，都能在这里找到适合自己的内容。 𐟓– 第一部分：从机器学习概述到线性代数，为你打下坚实的数学基础。 𐟓– 第二部分：深入探讨基础网络模型、前馈网络模型、循环神经网络等，让你对网络结构有更深入的理解。 𐟓– 第三部分：涵盖网络优化与正则化、记忆与注意力机制、无监督学习进阶模型、概率图模型、波尔兹曼机、深度信念网络、深度生成模型以及深度强化学习等前沿领域。 𐟒ᠦ𘪧련Š‚都配有详细的介绍和事例，让你在学习的过程中不仅能够理解理论知识，还能将它们应用到实际项目中。 𐟌Ÿ 掌握这些知识后，你将能够更好地应用人工智能技术，开启你的深度学习之旅。无论是科研还是工程实践，这套资料都将是你不可或缺的宝贵财富。

复旦计算机考研经验：时间安排与复试心得 𐟌Ÿ 时间安排：前期（7-8月）：刚毕业回家，全程在家复习。每天学习时间大约6小时，主要用在背单词和数学上，每周还会和朋友聚会几次。中期（9月后）：作息调整为早晨9:00-11:30，中午12:30-1:30，下午3:30-5:30，晚上7:30-11:00。中午背完单词会午睡，下午复习完后进行半小时左右的运动，然后吃晚饭。虽然不算特别努力的作息，但高效利用时间绝对够用。后期（11月后）：早起一小时，晚睡半小时。 𐟒�𘀤𚛧⎧⎥🵯𜚊书里已经把大部分考试知识讲得很清楚了，专门抽出时间听课效率不高。政治可以在吃饭时用来看徐涛的马哲部分和腿姐的带背。数学如果某部分做了很多题也不得其法，可以按知识点搜索听课。英语课程没必要听，尤其是单词带背。考研英语大头是理解，语法不必太在意。408跟着王道书学，第一遍别动手做大题，看看题怎么出的就好。知识点虽然多，但难以理解的很少。 𐟓š 复试：网安方向整体分数较高，复旦按小方向刷人。复试建议回归基础，再好好看一遍408。关于ML的提问，可以学一下周志华老师的西瓜书（公式可忽略），有余力可以看看李航老师的统计学习方法。如果报机器学习方向，需要掌握得更深一些，邱锡鹏老师的蒲公英书也需要看一看。复试重视概念掌握，机试代码要搞清楚，相关问题也需要掌握。机试建议刷力扣，动态规划多看看。关于项目，建议花点心思实现一个完整的机器学习项目，虽然我的项目（毕业设计，集成学习）并没有被问到。 𐟔„ 调剂：如果想调剂，建议考11408。复旦校内调剂将一二等同看待，但中科院系统很多只接受1，很多高校也是。可以去翻一下中科院所有所的招生信息，因为中科院所有所都是单独招生，要求并不一样，时间也不一样。

𐟓š人工智能必读书籍推荐！你绝对不能错过！ 𐟓š想要学好人工智能？这些书籍绝对不能错过！无论是初学者还是进阶者，这些书籍都能为你提供宝贵的知识和实战经验。 𐟔𙣀ŠPython机器学习基础教程》 𐟔𙣀Š神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 𐟔𙣀ŠOpenCV 4快速入门》 𐟔𙣀Š机器学习_周志华》 𐟔𙣀ŠTensorflow技术解析与实战》 𐟔𙣀Š深度学习(花园书)》 𐟔𙣀Š动手学深度学习v2-预览版》 𐟔𙣀Š统计学习方法》 𐟔𙣀Š基于OpenCV的多视角视觉测量系统标定》 𐟔𙣀ŠOpenCV教程基础篇》 𐟔𙣀Š数字与图像处理-MATLAB版》 𐟔𙣀Š深度学习之pytorch物体检测实战》 𐟓–这些书籍涵盖了从基础到进阶的各个方面，帮助你全面提升人工智能技能。无论你是初学者还是进阶者，这些书籍都能为你提供宝贵的知识和实战经验。 𐟒ᦃ𓨦拉开差距？利用好你的空余时间，多看书吧！只有不断学习和实践，才能在这个领域取得成功。

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