《
一、主要内容
《Python迁移学习：使用TensorFlow和Keras实现高级深度学习和神经网络模型》由迪潘简·撒卡尔（Dipanjan Sarkar）、拉格哈夫·巴利（Raghav Bali）、塔莫格纳·戈什（Tamoghna Ghosh）著，张浩然译，中国工信出版集团和人民邮电出版社出版。
本书全面深入地介绍了Python迁移学习的相关知识和技术。首先，阐述了机器学习基础，包括机器学习的定义、算法（监督学习、无监督学习等）、CRISP-DM模型（业务理解、数据理解、数据准备、建模、评估、部署）以及标准机器学习工作流程（数据检索、准备、建模、评估和调优、部署和监控）等内容，为读者奠定了扎实的机器学习理论基础。
接着，聚焦深度学习精要，讲解了深度学习的概念、框架，如何创建支持GPU的云端深度学习环境和内部深度学习环境，以及神经网络基础，如简单线性神经元、基于梯度的最优化问题等，帮助读者理解深度学习的核心原理和技术架构。
然后，深入探讨迁移学习，涵盖迁移学习基础、策略、深度迁移学习、预训练模型、迁移学习的挑战、负向迁移、迁移学习的威力等方面，使读者掌握迁移学习的核心概念和方法。在迁移学习案例研究部分，通过具体的应用实例，如文本分类（传统文本分类、BOW模型的缺点、基准数据集等）、图像识别和分类（基于深度学习的图像分类、迁移学习的CNN模型利用等）、文档嵌入和可视化（使用gensim框架的Word2vec模型、CNN文档建模、文档嵌入可视化等），展示了如何将迁移学习应用于实际问题，解决不同领域中的数据和模型挑战，提升模型性能和效率。
本书理论与实践相结合，提供了丰富的代码示例和实践指导，适合对深度学习和迁移学习感兴趣的读者，尤其是希望通过Python和相关框架（TensorFlow、Keras）进行实际项目开发和研究的人员。
二、详细目录
• 第1部分 深度学习基础
• 第1章 机器学习基础
• 1.1 什么是机器学习
• 1.1.1 机器学习的正式定义
• 1.1.2 浅层学习和深度学习
• 1.2 机器学习算法
• 1.2.1 监督学习
• 1.2.2 无监督学习
• 1.3 CRISP-DM
• 1.3.1 业务理解
• 1.3.2 数据理解
• 1.3.3 数据准备
• 1.3.4 建模
• 1.3.5 评估
• 1.3.6 部署
• 1.4 标准机器学习工作流程
• 1.4.1 数据检索
• 1.4.2 数据准备
• 1.4.3 建模
• 1.4.4 模型评估和调优
• 1.4.5 部署和监控
• 1.5 探索性数据分析
• 1.6 特征提取和特征工程
• 1.7 特征选择
• 1.8 总结
• 第2章 深度学习精要
• 2.1 什么是深度学习
• 2.2 深度学习框架
• 2.3 创建一个支持GPU的云端深度学习环境
• 2.3.1 选择一个云供应商
• 2.3.2 设置虚拟服务器
• 2.3.3 配置虚拟服务器
• 2.3.4 安装和升级深度学习依赖项
• 2.3.5 访问深度学习云环境
• 2.3.6 在深度学习环境中验证启用GPU
• 2.4 创建一个支持GPU的、健壮的内部深度学习环境
• 2.5 神经网络基础
• 2.5.1 一个简单的线性神经元
• 2.5.2 基于梯度的最优化问题
• 第2部分 迁移学习精要
• 第3章 迁移学习基础
• 3.1 迁移学习简介
• 3.2 迁移学习策略
• 3.3 深度迁移学习
• 3.4 预训练模型
• 3.5 迁移学习的挑战
• 3.6 负向迁移
• 3.7 迁移学习的威力
• 3.8 总结
• 第4章 迁移学习和深度学习
• 4.1 应用
• 4.2 预训练模型
• 4.3 深度迁移学习类型
• 4.4 领域适应
• 4.5 多任务学习
• 4.6 总结
• 第3部分 迁移学习案例研究
• 第5章 文本分类
• 5.1 传统文本分类
• 5.2 BOW模型的缺点
• 5.3 基准数据集
• 5.4 总结
• 第6章 图像识别和分类
• 6.1 基于深度学习的图像分类
• 6.2 迁移学习的CNN模型利用
• 6.3 理解VGG-16模型
• 6.4 CNN模型作为特征提取器的训练
• 6.5 作为特征提取器提升使用
• 6.6 总结
• 第7章 文档嵌入和可视化
• 7.1 使用gensim框架的Word2vec模型
• 7.2 GloVe模型
• 7.3 CNN文档建模
• 7.4 文档嵌入可视化
• 7.5 总结
• 第8章 其他应用领域
• 8.1 音频分类
• 8.2 时间序列数据预测
• 8.3 多模态学习
• 8.4 总结
• 第4部分 高级主题和未来趋势
• 第9章 高级迁移学习技术
• 9.1 元学习
• 9.2 终身学习
• 9.3 联邦学习
• 9.4 总结
• 第10章 迁移学习的未来趋势
• 10.1 自动化机器学习和迁移学习的融合
• 10.2 迁移学习在新兴领域的应用
• 10.3 伦理和社会影响
• 10.4 总结
• 第5部分 附录
• 附录A 深度学习框架安装指南
• A.1 TensorFlow安装
• A.2 Keras安装
• A.3 PyTorch安装
• A.4 其他框架安装
• A.5 总结
• 附录B 数学和优化基础
• B.1 线性代数基础
• B.2 微积分基础
• B.3 优化算法基础
• B.4 总结
• 附录C 数据集和资源
• C.1 常用数据集
• C.2 在线学习资源
• C.3 开源项目和社区
• C.4 总结