深度学习在动态媒体中的应用与实践
编辑推荐
适读人群 ：目前读者主要定位为：对深度学习感兴趣的读者，深度学习领域的科研机构、高校、企业的相关研发、技术人员。
1、速成性：本书涉及深度学习的基本原理，没有过多纠结数学公式推导，能快速上手书中的实战项目，可用于实际生产。
2、前沿性：深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术，本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。
3、翔实性：本书既有深度学习理论知识的讲解，又有源代码的剖析，还包括解决实际问题的案例。
4、趣味性：本书穿插部分漫画，利于年轻读者接受和传播。
内容简介
本书是一本深度学习的基础入门读物，对深度学习的基本理论进行了介绍，主要以Ubuntu系统为例搭建了三大主流框架——Caffe、TensorFlow、Torch，然后分别在3个框架下，通过3个实战项目掌握了框架的使用方法，并详细描述了生产流程，最后讲述了通过集群部署深度学习的项目以及如何进行运营维护的注意事项。
本书适合对深度学习有浓厚兴趣的读者、希望用深度学习完成设计的计算机专业或电子信息专业的高校毕业生以及想从实战项目入手的深度学习研发工程师或算法工程师。
作者简介
唐宏，男，中国电信股份有限公司广州研究院数据通信研究所所长、工程师，中国电子学会云计算专家委员会委员，中国电信股份有限公司科技委员会数据组副组长，中国通信学会CCSA TC1 WG4副组长，中国SDN产业联盟需求场景与网络架构组组长，主要从事IP承载网、下一代互联网、网络新技术方面的研发与管理工作。
陈麒，浙江工业大学信息工程学院信息与通信工程工学硕士，现任职于中国电信股份有限公司广州研究院，主要从事人工智能与CDN的研发工作。
庄一嵘，中山大学通信与信息系统专业硕士，现任职于中国电信股份有限公司广州研究院，主要从事CDN、IPTV、人工智能应用等研发工作。