《深度學習》是不斷發展的機器人世界的重要指南，為人工智慧的革命性領域提供了深入的見解。無論您是專業人士、學生還是愛好者，本書都為理解機器學習和神經網路背後的複雜原理提供了必要的基礎。探索這些技術如何塑造機器人技術的未來，從語音識別到量子神經網絡，並獲得在快速發展的領域中保持領先所需的知識。

章節簡要概述：

1：深度學習：介紹深度學習及其在機器人和人工智慧中的應用。

2：神經網路（機器學習）：了解神經網路的基本結構與學習過程。

3：語音辨識：深度學習如何為語音辨識技術提供動力，實現更直覺的人機互動。

4：於爾根·施米德胡貝爾：深入探討神經網路進步的關鍵人物 於爾根·施米德胡貝爾 的貢獻。

5：循環神經網路：循環神經網路（循環神經網絡）在處理順序資料和時間序列中的作用。

6：量子神經網路：探索量子運算和神經網路的交叉點，為人工智慧開拓新維度。

7：迴聲狀態網路：研究迴聲狀態網路（電子序號）及其在複雜動態系統中的效率。

8：長短期記憶：探索 LSTM 網路及其保留長期資訊的能力，這對機器人技術至關重要。

9：人工神經網路的類型：各種神經網路類型及其在機器人技術中的具體應用的概述。

10：卷積神經網路：了解 CNN 及其對機器人影像處理和視覺辨識的影響。

11：雙向循環神經網路：對雙向 循環神經網絡 及其處理來自過去和未來環境的資料的能力的研究。

12：亞歷克斯·格雷夫斯（電腦科學家）：重點介紹 亞歷克斯·格雷夫斯 在神經網路和人工智慧方面的開創性工作及其對機器人技術的影響。

13：人工智慧加速器：檢查可增強深度學習模型效能的硬體進步，例如人工智慧加速器。

14：機器學習時間表：機器學習和人工智慧發展關鍵里程碑的歷史概述。

15：可微神經計算機：了解可微神經計算機（民主黨全國委員會）及其徹底改變機器人記憶和解決問題的潛力。

16：亞歷克斯網：了解突破性的 亞歷克斯網 模型及其在普及影像分類深度學習中的作用。

17：聯結主義時間分類：對語音和序列處理的 CTC 的探索，對於人類機器人通訊至關重要。

18：高速公路網路：高速公路網路在克服深度架構的限制以改善學習的重要性。

19：殘差神經網路：研究殘差網路以及它們如何幫助訓練機器人的非常深的神經網路。

20：人工神經網路的歷史：神經網路的全面歷史，從其誕生到在現代人工智慧中佔據主導地位。

21：注意力就是你所需要的：深入研究變壓器模型，它徹底改變了機器人技術中的自然語言處理。

機器人世界正在迅速變革，而深度學習的進步在很大程度上推動了這一變化。本書為有興趣了解機器人深度學習的理論和實踐方面的專業人士、學生和愛好者提供了綜合資源。獲得專家的見解，發現尖端技術，並了解深度學習如何塑造人工智慧和機器人技術的未來。