《零基础掌握神经网络与深度学习：Python 实战指南》
——从数学基础到 Transformers，全方位迈入 AI 核心技术
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内容简介
神经网络是人工智能的核心。本书为初学者量身打造，从最基础的 Python 编程 和 数学概念 开始讲解，逐步引导你构建、训练和优化自己的神经网络。无论你对 AI 的兴趣是 机器学习（ML）、生成式 AI（Gen AI）、大型语言模型（LLMs），还是 深度学习（Deep Learning），这本书都将为你打下坚实基础。
你将学习如何使用 scikit-learn 实现第一个神经网络，掌握 感知机学习算法（Perceptron），理解 误差测量与反向传播（Backpropagation），构建多层神经网络，并进阶到深度学习、迁移学习（Transfer Learning）与 Transformer 架构 的实现。书中还结合 CRISP-DM 数据科学建模流程，帮助你将理论应用于真实场景。
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重点内容亮点
- 神经网络创建（Network Creation）
- 理解神经元、激活函数、权重、偏差等基本组件
- 构建单层与多层网络
- 网络训练（Network Training）
- 前向传播与反向传播算法
- 梯度下降与误差函数（MSE、交叉熵）
- 避免过拟合技巧（正则化、Dropout）
- 监督与非监督学习（Supervised & Unsupervised Learning）
- 分类与回归任务
- 聚类、降维（如 K-Means、PCA）
- 强化学习（Reinforcement Learning）
- 基础概念：Agent、环境、奖励机制
- 策略学习与值函数近似
- 常见算法（Algorithms）
- 感知机、KNN、决策树、神经网络、卷积神经网络（CNN）等
- 多层网络（Multi-layer Networks）
- 隐藏层的作用与设置
- 多层感知器（MLP）实战
- 深度神经网络（Deep Neural Networks）
- 层数加深后的优势与训练技巧
- 批归一化、残差连接等高级特性
- 反向传播（Backpropagation）
- 推导与实现反向传播算法
- 自动微分与 TensorFlow 的梯度追踪
- Transformer 架构入门
- 自注意力机制（Self-Attention）
- Position Encoding 与 Encoder-Decoder 模型结构
- 与 LLM 架构（如 GPT、BERT）对接的基础
- Python 快速入门
- 适合零基础学习的 Python 数值与逻辑操作讲解
- 常用库：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn
- 必要数学概念（Mathematical Concepts）
- 向量、矩阵运算
- 导数、链式法则
- 概率与统计在 AI 中的应用
- 使用 TensorFlow 实战
- TensorFlow/Keras 构建与训练模型
- 数据预处理与可视化
- 保存与加载模型、迁移学习与部署
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适合读者
- AI 初学者，需要从数学与编程基础入门
- 对神经网络或深度学习感兴趣的大学生、转行者
- 希望深入了解机器学习原理的开发者或工程师
- 正在探索从传统编程向生成式 AI 或 LLM 应用过渡的技术人员
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