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深度學習
深度學習實戰:基于TensorFlow2.X的計算機視覺開發應用 版權信息
- ISBN：9787517098676
- 條形碼：9787517098676 ; 978-7-5170-9867-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習實戰:基于TensorFlow2.X的計算機視覺開發應用 本書特色
從環境搭建、理論基礎，到案例實戰、部署上線，本書包含了計算機視覺領域的圖像分類、遷移學習、目標檢測、自編碼器、生成式對抗網絡，以及指紋識別、基于攝像頭的指定物體實時預測、模型的部署上線等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的計算機視覺任務的開發流程。
深度學習實戰:基于TensorFlow2.X的計算機視覺開發應用 內容簡介
本書從環境的搭建和Tensorflow2.X的基礎語法講起，逐步深入到計算機視覺項目的實戰，重點介紹了如何使用Tensorflow2.X框架實現各類經典的深度學習模型，讓讀者可以系統地學習Tensorflow2.X和計算機視覺領域的相關知識并有更深入的了解。 本書分為10章，涵蓋的主要內容有Anaconda環境配置、JupyterNotebook使用；神經網絡和純Python手動實現；Tensorflow2.X的基礎語法；圖像分類算法模型的理論和實戰；遷移學習技術實戰；目標檢測算法模型的理論和實戰；自編碼器算法模型的理論和實戰；生成式對抗網絡算法模型的理論和實戰；基于深度學習的指紋識別技術實戰；基于Linux平臺下的深度學習模型網頁部署。 本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合Tensorflow2.X語言和計算機視覺入門讀者閱讀，也適合Python程序員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也適合作為相關培訓機構的教材使用。
深度學習實戰:基于TensorFlow2.X的計算機視覺開發應用 目錄
第1章 緒論 11．1 人工智能介紹 11．1．1 人工智能發展歷史 11．1．2深度學習發展歷史 31．1．3 深度學習應用領域 41．1．4 計算機視覺介紹 51．2 深度學習框架 61．2．1 主流框架 61．2．2 Tensorflow和Pytorch 71．2．3 Tensorflow1．X和Tensorflow2．X 71．3Anaconda開發環境配置 81．3．1 Anaconda介紹 81．3．2 Anaconda安裝 81．3．3 Anaconda常用操作指令 111．3．4 Tensorflow2．X 安裝 121．4 JupyterNotebook配置 131．4．1 Jupyter Notebook介紹 131．4．2 Jupyter Notebook打開 141．4．3 Jupyter Notebook常用快捷鍵 15第2章 神經網絡基礎 162．1 神經網絡模型理論基礎 172．1．1神經元模型(M-P模型) 172．1．2激活函數 192．1．3神經網絡的前向傳播 212．1．4神經網絡的反向傳播 212．1．5梯度下降法 222．2 Python從零實現神經網絡 242．2．1 MNIST手寫數據集 242．2．2 MNIST數據集下載及讀取 25
展開全部
深度學習實戰:基于TensorFlow2.X的計算機視覺開發應用 作者簡介
邱宇航，澳大利亞八大名校蒙納士大學全額獎學金博士，研究方向為人工智能工業應用，深度學習及計算機視覺；曾任蘇州中科院醫工所研究助理一年，公費至臺灣交通大學交流半年；本科期間獲得專業唯一畢業論文優秀獎，擔任學科競賽隊伍帶頭人參與省級以上競賽20余項，獲獎項10余項，省級獎項若干項，并作為全國50強入選百度青年人工智能創客訓練營；迄今，在計算機人工智能相關研究領域發表多篇論文，包含Q1、Q2 等業內知名期刊SCI論文和會議論文，申請獲批多項專利和軟件著作權，擔任如《Concurrency and Computation: Practice and Experience》等在內的SCI期刊審稿人。
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