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深度学习入门经典书籍，全书分20章，三大部分。第一部分介绍应用数学与机器学习基础，第二部分介绍现代深度学习用于解决实际应用的现状，第三部分描述目前研究社群所追求的、更有远见和更先进的深度学习方法

全书深入浅出地讲解了无人驾驶定位导航、基于计算机视觉的无人驾驶感知系统、决策与控制等核心算法、深度学习（卷积神经网络）、增强学习在无人驾驶中的应用、无人驾驶系统的软件和硬件平台、无人驾驶安全性及基于大数据Spark的无人驾驶云平台等多个主要技术点。

这本书着重介绍了推荐系统的各种算法设计和系统设计的方法，并且利用一些公开的数据集离线评测了各种算法。

这本书对概率机器人学这一新兴领域进行了全面的介绍。概率机器人学依赖统计技术表示信息和进行决策，以容纳当今大多数机器人应用中必然存在的不确定性，是机器人学的一个分支。它依赖统计技术表示信息和制定决策。这样做，可以接纳在当今大多数机器人应用中引起的不确定性。
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