【下载】JAVA程序员深度学习实用指引《Deep Learning: Practical Neural Networks》

【导读】 Yusuke Sugomori等人的新书《JAVA深度学习实战》（Deep Learning: Practical Neural Networks with Java）面向希望学习深度学习的数据科学家和Java开发人员，从实战角度出发带你用JAVA快速上手机器学习和深度学习方法，是JAVA工程师不可不看的深度教程。

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▌图书介绍

本书通过利用最流行的Java机器学习库来构建和运行深度学习和其他AI应用程序

关于本书：

• 使用最流行的机器学习Java库，制定一个合理的策略来解决预测建模问题。
• 通过图表、源代码和实际应用，探索各种各样的数据处理、机器学习和自然语言处理方法。
• 通过一步一步的指导将帮助您解决现实世界的问题，并将神经网络理论与应用程序联系起来。

本书适合哪些读者：

本课程面向希望学习深度学习的数据科学家和Java开发人员。它将使您快速运行程序，并为您提供在实际生活中成功创建、定制和部署机器学习应用程序所需的技能。

你能学到什么：

机器学习和深度学习实战能力

▌作者简介

菅沼雄介（Yusuke Sugomori）是一名具有信息工程背景的有创造力的技术专家。当他是一名研究生时，他与他的同事们共同创立了Gunosy，他使用机器学习和基于Web的数据挖掘来挖掘用户个人的兴趣，并根据这些兴趣优化给用户提供的每日的新闻选择。这个基于算法的应用程序自发布以来已经获得了很多关注，现在已经有超过1000万用户。该公司自2015年4月28日起在东京证券交易所上市。

在2013年，Sugomori加入日本最大的广告公司——电通，并于2014年以非综合毛利进行广泛的数码广告、智能手机应用程序开发及大数据分析。他还被日本杂志“网页设计”选为八位“新一代”创作者之一。2016年4月，他以联合创始人兼首席技术官的身份加入了医疗创业公司。

▌详细目录

▌第一部分 JAVA深度学习基础

• 1.深度学习概述

• 2.深机器学习算法—为深度学习作准备

• 3.深度信念网络和多层降噪自动编码机

• 4.Dropout和卷积神经网络

• 5.探索JAVA深度学习库-DL4J, ND4J

• 6.实战应用-RNN

• 7.其他重要的深度学习库

• 8.未来展望

▌第二部分 JAVA机器学习实战

• 1.快速启动机器学习

• 2.机器学习的JAVA库和平台

• 3.机器学习基础算法—分类，回归和聚类

• 4.集成算法

• 5.Affinity分析

• 6.Apache Mahout 推荐引擎

▌第三部分 JAVA神经网络编程（第二版）

• 1.快速启动神经网络

• 2.神经网络学习

• 3.感知器和有监督学习

• 4.自组织映射