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深度學習
深度學習實戰(zhàn) 版權信息
- ISBN：9787519852931
- 條形碼：9787519852931 ; 978-7-5198-5293-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習實戰(zhàn) 本書特色
無論你是一個渴望進入人工智能領域的軟件工程師，還是一位資深的數(shù)據(jù)科學家，又或是一個夢想著制造下一個流行的AI軟件的愛好者，你可能都想知道如何開始深度學習。本書將教你如何使用實際操作逐步構建云端、移動端、瀏覽器和邊緣設備上的深度學習實際應用程序。 憑借多年將深度學習研究轉化為獲獎應用的行業(yè)經驗，本書作者指導你將想法轉化為人們可以實際應用的東西。 本書將教你如何使用實際操作逐步構建云端、移動端、瀏覽器和邊緣設備上的深度學習實際應用程序。 “書名中用'實戰(zhàn)'一詞非常合適。對于當今業(yè)界的機器學習實踐，存在兩個突出的問題：員工需要提升和模型需要微調。這本書同時滿足上述需求。”——Paco NathanDerwen Al創(chuàng)始人 本書將教你如何使用實際操作逐步構建云端、移動端、瀏覽器和邊緣設備上的深度學習實際應用程序。
深度學習實戰(zhàn) 內容簡介
用Keras、TensorFlow、Core ML，以及TensorFlow Lite訓練、微調并發(fā)布計算機視覺模型。為不同設備開發(fā)AI應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano，以及Google Coral。探索有趣的項目，從硅谷“熱狗識別”應用程序到谷歌規(guī)模的圖像搜索，以及40多個案例研究和行業(yè)實例。在電子游戲環(huán)境中模擬一輛自動駕駛汽車并用強化學習構建一個微型版自動駕駛汽車。使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型。發(fā)現(xiàn)50多個實用技巧，用以*Z大化模型準確度和速度、調試程序，以及將應用擴展到數(shù)百萬用戶規(guī)模。
深度學習實戰(zhàn) 目錄
目錄
前言 1
第1 章 探索人工智能前景 15
致歉 16
真正的介紹 17
什么是人工智能？ 17
人工智能簡史 20
激動人心的開始 21
寒冷黑暗的日子 22
一線希望 23
深度學習是如何興盛的 26
完美深度學習解決方案的組成要素 29
數(shù)據(jù)集 30
模型結構 32
框架 35
硬件 38
負責任的人工智能 41
偏差 43
責任和可解釋性 45
再現(xiàn)性 46
穩(wěn)健性 46
隱私 47
總結 47
常見問題 48
第2 章 圖片中有什么：用Keras 實現(xiàn)圖像分類 51
Keras 簡介 52
預測圖像類別 53
調查模型 58
ImageNet 數(shù)據(jù)集 58
模型園 61
類激活圖 62
總結 65
第3 章 貓與狗：用Keras 在30 行代碼中實現(xiàn)
遷移學習 66
使預先訓練的模型適應新任務 67
卷積神經網絡初探 68
遷移學習 70
微調 71
微調多少 72
利用遷移學習和Keras 構建一個定制的分類器 73
組織數(shù)據(jù) 74
建立數(shù)據(jù)管道 76
類別數(shù) 77
批量大小 78
數(shù)據(jù)擴充 78
定義模型 82
訓練模型 82
設置訓練參數(shù) 82
開始訓練 84
測試模型 85
分析結果 86
進一步閱讀 93
總結 93
第4 章 構建反向圖像搜索引擎：理解嵌入 95
圖像相似性 96
特征提取 99
相似性搜索 102
用t-SNE 可視化圖像簇 106
提高相似性搜索的速度 110
特征向量長度 110
基于PCA 減少特征長度 112
基于近似*近鄰方法擴展相似搜索 116
近似*近鄰基準 117
應該用哪個庫？ 117
創(chuàng)建合成數(shù)據(jù)集 119
蠻力搜索 119
Annoy 119
NGT 120
Faiss 121
通過微調提高精度 121
用于一次人臉驗證的孿生網絡 126
案例研究 127
Flickr 127
Pinterest 128
與名人面貌相似者 129
Spotify 130
圖像描述 131
總結 133
第5 章 從初學者到掌握預測：*大化卷積神經網絡的
精度 134
工具介紹 135
TensorFlow Datasets 136
TensorBoard 137
What-If 工具 140
展開全部
深度學習實戰(zhàn) 作者簡介
Anirudh Koul是Al for Good的先驅，同時也是UN和TEDx的發(fā)言人，還是微軟人工智能與研究中心的資深科學家，他在那里創(chuàng)立了Seeing Al，這是繼iPhone之后盲人社區(qū)最常用的技術。 Siddha Ganju是NVIDIA的自動駕駛設計師。她曾入選福布斯2019年“30位30歲以下商業(yè)領袖”的排行榜。此前，她在Deep Vision為資源受限的邊緣設備開發(fā)了深度學習模型。 Meher Kasam是一位經驗豐富的軟件開發(fā)人員，所開發(fā)的應用程序每天都有上千萬用戶使用。他為Square和微軟的一系列應用提供了功能，從Square的銷售點（POS）APP到微軟必應（Bing）APP。
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