深度学习嵌入式应用开发：基于PKPro和PK

本书的主要内容包括三个部分：深度学习、RK3399Pro与RK3588芯片开发和案例分析。 本书的第一部分包括第一章到第四章，主要介绍了深度学习的基本概念和算法原理，以及如何训练深度神经网络。在第一章介绍了深度学习的发展历史和现实应用，并介绍了构成深度学习的数学理论基石：优化算法和神经网络。深度神经网络主要包括卷积神经网络和循环神经网络，本书的第二章和第三章分别介绍了两种主流深度神经网络及其变体，并介绍了深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域应运而生的经典算法。在掌握了深度学习基本算法后，第四章介绍了如何进行深度神经网络的训练，以及如何改善模型的表现，在这一章，还介绍了如何使用两个有效的工具进行开发：高效的网页代码编辑器Jupyter Notebook和训练可视化工具Tensorboard。