钻研深度学习
本书各章节的结构如下：
主题（topics）介绍；
说明该主题核心方面的问题（problems）；
完整的解决方案（solutions） 。
每个章节中列出的问题简洁明了、实用 ， 并与主题息息相关 。
问题主要分为两类 ， 分别是概念性问题和应用性问题 。 其中 ， 概念性问题主要测试和提升你对基础概念的理解 ， 应用性问题旨在练习或将你所学的知识付诸实践（大部分与Python和PyTorch相关） 。
下图为信息论中的概念性问题示例：

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下图为PyTorch中的应用性问题示例：

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作者简介

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书籍作者ShlomoKashani是DeepOncology的AI负责人 ， 他开发了用于精准肿瘤检测的深度学习技术 ， 扩展和提升了人类专家的能力 。 这项依赖CNN的工作标志着他将AI技术应用于解决医疗问题的职业生涯达到了顶峰 。 此前 ， 他获得了伦敦大学的数字信号处理理科硕士学位（荣誉） 。
书籍主编AmirIvry是以色列理工学院电气与计算机工程学院的直博生 ， 还曾在IEEE核心期刊和顶级学术会议上发表过十数篇论文 。 自2015年以来 ， 他一直是深度学习和语音信号处理领域的应用研究科学家 。

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书籍完整目录如下：

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使用NVIDIARiva快速构建企业级TTS语音合成助手
NVIDIARiva是一个使用GPU加速 ， 能用于快速部署高性能会话式AI服务的SDK ， 可用于快速开发语音AI的应用程序 。 Riva的设计旨在帮助您轻松、快速地访问会话AI功能 ， 开箱即用 ， 通过一些简单的命令和API操作就可以快速构建高级别的TTS语音合成服务 。
2022年1月12日19:30-21:00 ， 本次线上分享主要介绍：
语音合成简介
NVIDIARiva特性介绍
启动NVIDIARiva客户端快速实现文字转语音功能
使用Python快速搭建基于Riva的TTS语音合成服务应用

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