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人工智能實驗簡明教程 版權信息
- ISBN：9787302574293
- 條形碼：9787302574293 ; 978-7-302-57429-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
人工智能實驗簡明教程 本書特色
本書實驗體系完備，對每個實驗均從原理、實際操作到所應用平臺環(huán)境進行詳實介紹，符合人工智能發(fā)展的特質(zhì)與人才培養(yǎng)的需求，讀者可通過本書的指導，對實驗進行整體了解并獨立完成實驗，提高自身實驗創(chuàng)新能力。
人工智能實驗簡明教程 內(nèi)容簡介
本書將人工智能的理論、實踐和創(chuàng)新型相結(jié)合，實現(xiàn)了先進性與新穎性并舉，內(nèi)容涵蓋了圖像、語音、文本和視頻等人工智能技術廣泛應用的多個領域，涉及識別、分類、檢測、預測、跟蹤和三維重建等多類試驗任務。內(nèi)容與理論教學相呼應，注重趣味性，極具實操性。
人工智能實驗簡明教程 目錄
目錄
第1章聊天機器人
1.1背景介紹
1.2算法原理
1.2.1數(shù)據(jù)預處理
1.2.2seq2seq模型原理
1.2.3網(wǎng)絡結(jié)構介紹
1.3實驗操作
1.3.1代碼介紹
1.3.2數(shù)據(jù)集介紹
1.3.3實驗操作及結(jié)果
1.4總結(jié)與展望
1.5參考文獻
第2章老照片上色
2.1背景介紹
2.2算法原理
2.2.1實驗訓練部分
2.2.2實驗測試部分
2.2.3網(wǎng)絡結(jié)構介紹
2.3實驗操作
2.3.1代碼介紹
2.3.2數(shù)據(jù)集介紹
2.3.3實驗操作及結(jié)果
2.4總結(jié)與展望
2.5參考文獻
第3章圖像修復
3.1背景介紹
3.2算法原理
3.2.1基礎知識介紹
3.2.2邊緣生成網(wǎng)絡
3.2.3圖像補全網(wǎng)絡
3.2.4網(wǎng)絡結(jié)構介紹
3.3實驗操作
3.3.1代碼介紹
3.3.2數(shù)據(jù)集介紹
3.3.3實驗操作及結(jié)果
3.4總結(jié)與展望
3.5參考文獻
第4章語義圖生成風景圖
4.1背景介紹
4.2算法原理
4.2.1GAN模型原理
4.2.2pix2pix網(wǎng)絡模型原理
4.2.3網(wǎng)絡結(jié)構介紹
4.3實驗操作
4.3.1代碼介紹
4.3.2數(shù)據(jù)集介紹
4.3.3實驗操作及結(jié)果
4.4總結(jié)與展望
4.5參考文獻
第5章文本轉(zhuǎn)圖像實驗
5.1背景介紹
5.2算法原理
5.2.1詞向量
5.2.2雙向長短時記憶網(wǎng)絡
5.2.3注意力機制
5.2.4網(wǎng)絡結(jié)構介紹
5.3實驗操作
5.3.1代碼介紹
5.3.2數(shù)據(jù)集介紹
5.3.3實驗操作及結(jié)果
5.4總結(jié)與展望
5.5參考文獻
第6章2D實時多人姿態(tài)估計
6.1背景介紹
6.2算法原理
6.2.1同時檢測和關聯(lián)網(wǎng)絡
6.2.2關節(jié)檢測的置信圖算法
6.2.3關節(jié)關聯(lián)的部分親和力字段算法
6.2.4使用PAFs的多人解析算法
6.2.5網(wǎng)絡結(jié)構介紹
6.3實驗操作
6.3.1代碼介紹
6.3.2數(shù)據(jù)集介紹
6.3.3實驗操作及結(jié)果
6.4總結(jié)與展望
6.5參考文獻
第7章圖像分割
7.1背景介紹
7.2算法原理
7.2.1殘差網(wǎng)絡
7.2.2區(qū)域候選網(wǎng)絡
7.2.3感興趣區(qū)域校準
7.2.4分類、回歸與分割
7.2.5網(wǎng)絡結(jié)構介紹
7.3實驗操作
7.3.1代碼介紹
7.3.2數(shù)據(jù)集介紹
7.3.3實驗操作及結(jié)果
7.4總結(jié)與展望
7.5參考文獻
第8章圖像超分辨率
8.1背景介紹
8.2算法原理
8.2.1預處理
8.2.2特征提取
8.2.3非線性映射
8.2.4圖像重建
8.2.5網(wǎng)絡結(jié)構介紹
8.3實驗操作
8.3.1代碼介紹
8.3.2數(shù)據(jù)集介紹
8.3.3實驗操作及結(jié)果
8.4總結(jié)與展望
8.5參考文獻
第9章視頻目標跟蹤
9.1背景介紹
9.2算法原理
9.2.1基礎知識
9.2.2SiamRPN模型介紹
9.2.3SiamRPN++網(wǎng)絡結(jié)構
9.3實驗操作
9.3.1代碼介紹
9.3.2數(shù)據(jù)集介紹
9.3.3實驗操作及結(jié)果
9.4總結(jié)與展望
9.5參考文獻
第10章人物年齡性別及情緒預測
10.1背景介紹
10.2算法原理
10.2.1Xception模型介紹
10.2.2Softmax分類器
10.2.3網(wǎng)絡結(jié)構介紹
10.3實驗操作
10.3.1代碼介紹
10.3.2數(shù)據(jù)集介紹
10.3.3實驗操作及結(jié)果
10.4總結(jié)與展望
10.5參考文獻
第11章人臉老化與退齡預測
11.1背景介紹
11.2算法原理
11.2.1相關概念介紹
11.2.2算法流程簡介
11.2.3網(wǎng)絡結(jié)構介紹
11.3實驗操作
11.3.1代碼介紹
11.3.2數(shù)據(jù)集介紹
11.3.3實驗操作及結(jié)果
11.4總結(jié)與展望
11.5參考文獻
第12章目標檢測
12.1背景介紹
12.2算法原理
12.2.1提取區(qū)域建議
12.2.2RoI池化層
12.2.3網(wǎng)絡結(jié)構介紹
12.3實驗操作
12.3.1代碼介紹
12.3.2數(shù)據(jù)集介紹
12.3.3實驗操作及結(jié)果
12.4總結(jié)與展望
12.5參考文獻
第13章眼部圖像語義分割
13.1背景介紹
13.2算法原理
13.2.1數(shù)據(jù)預處理
13.2.2下采樣模塊
13.2.3上采樣模塊
13.2.4損失函數(shù)
13.2.5網(wǎng)絡結(jié)構介紹
13.3實驗操作
13.3.1代碼介紹
13.3.2數(shù)據(jù)集介紹
13.3.3實驗操作及結(jié)果
13.4總結(jié)與展望
13.5參考文獻
第14章語音識別
14.1背景介紹
14.2算法原理
14.2.1語音信號預處理
14.2.2語音信號特征提取
14.2.3語音文本輸出
14.2.4雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
14.2.5Softmax分類器
14.2.6網(wǎng)絡結(jié)構介紹
14.3實驗操作
14.3.1代碼介紹
14.3.2數(shù)據(jù)集介紹
14.3.3實驗操作及結(jié)果
14.4總結(jié)與展望
14.5參考文獻
第15章AI對對聯(lián)
15.1背景介紹
15.2算法原理
15.2.1自然語言處理概述
15.2.2遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡
15.2.3網(wǎng)絡結(jié)構介紹
15.3實驗操作
15.3.1代碼介紹
15.3.2數(shù)據(jù)集介紹
15.3.3實驗操作及結(jié)果
15.4總結(jié)與展望
15.5參考文獻
第16章手寫體風格轉(zhuǎn)化
16.1背景介紹
16.2算法原理
16.2.1RNN預測網(wǎng)絡
16.2.2網(wǎng)絡結(jié)構介紹
16.3實驗操作
16.3.1代碼介紹
16.3.2數(shù)據(jù)集介紹
16.3.3實驗操作及結(jié)果
16.4總結(jié)與展望
16.5參考文獻
第17章圖像風格化
17.1背景介紹
17.2算法原理
17.2.1損失函數(shù)的定義
17.2.2風格遷移網(wǎng)絡
17.2.3風格預測網(wǎng)絡
17.2.4網(wǎng)絡結(jié)構介紹
17.3實驗操作
17.3.1代碼介紹
17.3.2數(shù)據(jù)集介紹
17.3.3實驗操作及結(jié)果
17.4總結(jié)與展望
17.5參考文獻
第18章三維人臉重建
18.1背景介紹
18.2算法原理
18.2.1人臉檢測及數(shù)據(jù)預處理
18.2.2人臉姿態(tài)、形狀、表情網(wǎng)絡
18.2.3數(shù)據(jù)后處理
18.2.4網(wǎng)絡結(jié)構介紹
18.3實驗操作
18.3.1代碼介紹
18.3.2數(shù)據(jù)集介紹
18.3.3實驗操作及結(jié)果
18.4總結(jié)與展望
18.5參考文獻
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