本书以基础知识和实例相结合的方式，详细介绍仓颉TenserBoost的基本使用方法和常见技术，从最基本的神经元开始，讲述神经网络的发展历程，以及深度神经网络、卷积神经网络和循环神经网络的基本用法。
全书共分为11章，第1~4章介绍了仓颉TenserBoost的底层逻辑，探寻神经网络的原理；第5~9章介绍了常用的算子，以及如何通过仓颉TenserBoost构建深度神经网络；第10章和第11章分别介绍卷积神经网络和循环神经网络，并实现图像识别和序列预测。
本书面向仓颉语言初学者，以及神经网络、深度学习的初学者，无论您是否有仓颉语言的编程基础，也无论您是否对深度学习是否了解都可以打开本书，一览究竟。

第1章初探深度学习
1.1人工智能的基本概念
1.2神经网络的3次浪潮
1.2.1第1次浪潮： 感知机的诞生和应用
1.2.2第2次浪潮： 神经网络的大发展
1.2.3第3次浪潮： 深度学习
1.3深度学习框架
1.3.1主流深度学习框架的对比
1.3.2昇思(MindSpore)
1.4本章小结
1.5习题
第2章仓颉语言快速入门
2.1仓颉语言的开发环境搭建
2.1.1安装和配置仓颉语言编译器
2.1.2第1个仓颉程序
2.2仓颉语言的基本语法
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