本书作者都是微软人工智能及研究院的研究人员和应用科学家，具有深厚的机器学习背景，
在一线针对产品需求和支持的场景进行了大量的深度学习模型及算法的研究和开发，在模型设
计、训练、评估、部署、推理优化等模型开发全生命周期积累了丰富的经验。
本书分为4 部分，共13 章。其中第1 部分（第1、2 章）简要介绍了深度学习的现状、概
念和实现工具。第2 部分（第3～5 章）以具体的实际应用展示基于深度学习技术进行工程实
践和开发的流程和技巧。第3 部分（第6～12 章）介绍了学术界和工业界最新的高阶深度学习
模型的实现和应用。第4 部分（第13 章）介绍了深度学习领域的一些前沿研究方向，并对深
度学习的未来发展进行展望。
本书面向的读者是希望学习和运用深度学习模型到具体应用场景的企业工程师、科研院所
的学生和科研人员。读者学习本书的目的是了解深度学习模型和算法基础后，快速部署到自己
的工作领域，并取得落地成果。

图书在版编目（CIP）数据
深度学习模型及应用详解 / 张若非等著. —北京：电子工业出版社，2019.9
ISBN 978-7-121-37126-4
Ⅰ. ①深… Ⅱ. ①张… Ⅲ. ①机器学习－研究 Ⅳ. ①TP181
中国版本图书馆CIP 数据核字（2019）第150112 号