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深度學習
人工智能圖像識別應用基礎 版權信息
- ISBN：9787113287085
- 條形碼：9787113287085 ; 978-7-113-28708-5
- 裝幀：70g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能圖像識別應用基礎 本書特色
必將成為各行各業技術革新的基石。本書主要特色包括:在整體知識結構上,本書由淺入深地闡述了人工智能圖像識別的知識體系,適合沒有接觸過人工智能圖像識別領域的讀者全面了解現代人 工 智 能 應 用 技 術; 在 實 踐 教 學 上, 本 書 采 用 目 前 工 業 應 用 廣 泛 的TensorFlow 深度學習框架,詳細介紹各個項目步驟,在教學中完成各種實戰案例,具有人工智能應用職業教學的價值;在內容規劃和學習方式上,本書采用知識要點和實踐任務相結合的方式設計,內容與案例層層遞進,引導讀者從理解知識到熟練運用知識;在文字講述和內容展示上,本書由點及面、圖文并茂、深入淺出地闡述人工智能圖像識別領域的基本知識,力求幫助讀者迅速掌握基礎概念。
人工智能圖像識別應用基礎 內容簡介
本書一共編寫有十個單元。單元一是人工智能和圖像識別，從人工智能和圖像識別導論開始，介紹了人工智能的發展歷程和圖像識別的主要核心任務。單元二是認識深度學習開發環境，從服務器硬件環境、深度學習軟件框架、Python和Anaconda3環境和Tensorflow基礎四個方面詳細闡述了深度學習開發環境的**知識。單元三是機器學習和深度學習基礎，從機器學習主要任務、和算法、深度學習基礎和算法等主要方面介紹機器學習和深度學習的算法理論基礎。單元四是數據集和預處理，從數據出發，介紹了常見數據集和常見計算機任務數據集以及數據預處理的方法。單元五至單元八是圖像識別的核心任務，分別介紹了圖像分類、目標檢測、圖像分割和圖像生成圖像識別領域內的四個主要任務，這部分是人工智能圖像識別的核心課題，也是其他復雜圖像處理任務的基石。單元九是深度學習模型優化，主要從模型的角度介紹了常用的模型優化方法。單元十是深度學習模型部署，分別從邊緣端部署、瀏覽器前端部署和服務器部署三個方面詳細展示了深度學習模型在不同生產環境下的部署方法和過程。
人工智能圖像識別應用基礎 目錄
單元1人工智能與圖像識別………………………………………………………………11.1人工智能緒論……………………………………………………………………11.1.1人工智能的定義…………………………………………………………11.1.2人工智能的發展歷程……………………………………………………21.1.3人工智能的應用…………………………………………………………41.2圖像識別應用場景和主要任務…………………………………………………51.2.1圖像分類…………………………………………………………………51.2.2目標檢測…………………………………………………………………51.2.3圖像分割…………………………………………………………………61.2.4圖像生成…………………………………………………………………6小結………………………………………………………………………………………7練習………………………………………………………………………………………7單元2認識深度學習
展開全部
人工智能圖像識別應用基礎 作者簡介
張文川，男，甘肅武威人，現就職于蘭州石化職業技術大學，從事教學工作16年。先后主持完成《“后疫情時代”在線教育發展中的高職課程及教學改革研究》、《“互聯網+”時代基于“松耦合”的智能化校園建設研究》、《高職院校信息類專業“人職匹配”就業服務平臺建設》等廳級科研課題，參加甘肅省教師技能大賽獲得省級一等獎1次，指導學生獲得國家二等獎2次，省級一等獎4次，多次獲得優秀指導教師榮譽稱號。主編教材一部，先后發表SCI及省級論文15篇。 龍翔，副教授，湖北生物科技職業學院，信息傳媒學院院長。2017年、2018年全國職業技能大賽網絡空間安全賽項裁判長，2014-2017年擔任湖北省職業技能大賽信息技術類賽項專家委員會專家及全省職業院校教師信息化教學大賽評委。2017年被省教育廳聘為湖北省職業教育信息化專家委員會委員。擔任湖北省網絡安全校企聯盟理事長。湖北省信息網絡安全協會職教工作委員會秘書長。2016年主持申報教育部職業教育信息安全與管理專業教學資源庫項目獲批(教職成函〔2016〕17號)。2017年主持申報教育部辦公廳第二批現代學徒制試點獲批(教職成廳函〔2017〕35號)。2017年主持申報中央電化教育館第三批“職
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