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深度學習
深度學習應用開發 版權信息
- ISBN：9787111742067
- 條形碼：9787111742067 ; 978-7-111-74206-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學習應用開發 本書特色
本書遵循職業教育教材編寫規律和職業院校學生學習規律，配套齊全
深度學習應用開發 內容簡介
本書從基本的人工智能理論出發，使用Python語言編程，基于TensorFlow和Keras深度學習框架，以理論講解為基礎，以項目實戰為導向，系統地講述了人工智能、深度學習和計算機視覺中相關的基本概念、理論方法和經典算法。既有對基礎知識和理論模型的介紹，也有對計算機視覺相關領域實際案例的實現方法和技術技巧的詳細闡述。本書盡量避免了復雜煩瑣的數學公式，僅涉及少量且必要的數學知識。在內容上，本書首先概述了深度學習的基本理論，然后介紹了深度學習框架TensorFlow的基礎知識、安裝和使用方法，引申出高級神經網絡API，即Keras框架，并且介紹了Keras框架的核心模塊和一系列建模方法，為后續完成項目實戰做準備。*后講解了神經網絡的原理，從回歸和分類兩大類問題出發，實現了回歸和圖像分類等實戰案例，并介紹了如何使用遷移學習的方法快速搭建網絡模型。 本書可作為各類職業院校人工智能技術應用及相關專業的教材，也可以作為深度學習愛好者的參考書。 本書配有電子課件等課程資源，選用本書作為授課教材的教師可登錄機械工業出版社教育服務網（wwwcmpeducom）注冊賬號后免費下載，或聯系編輯（010-88379807）咨詢。
深度學習應用開發 目錄
目錄
前言
單元1認識深度學習
11人工智能、機器學習與深度學習
12深度學習的應用
13主流的深度學習框架
14開發環境的安裝
單元小結
課后習題
單元2深度學習框架TensorFlow
21TensorFlow介紹
22TensorFlow數學基礎
23TensorFlow基本數據類型
24張量的物理意義及應用
25實戰案例——TensorFlow優化程序
26實戰案例——基于TensorFlow框架的線性回歸實現
單元小結
課后習題
單元3高級神經網絡API
31Keras基礎
32Keras體系結構
33Keras框架模型構建流程
34實戰案例——基于多層感知器的MNIST手寫數字識別
35實戰案例——用Keras實現花朵圖像分類
單元小結
課后習題
單元4神經網絡
41人工神經網絡
42感知器
43全連接神經網絡
44激活函數
45實戰案例——基于全連接神經網絡的MNIST手寫數字識別
46卷積和卷積神經網絡
47卷積層的變體
48經典的卷積神經網絡
49實戰案例——基于LeNet5的Fashion_MNIST圖像分類
單元小結
課后習題
單元5回歸問題
51回歸的概念和基本原理
52回歸問題的損失函數
53實戰案例——汽車燃油效率預測
54過擬合與欠擬合
55過擬合的解決辦法
56實戰案例——房價預測模型搭建
單元小結
課后習題
單元6分類問題
61圖像分類的應用
62圖像分類面臨的挑戰
63圖像分類的方法
64圖像二分類
65實戰案例——基于卷積神經網絡的貓狗圖像分類
66圖像多分類
67實戰案例——基于卷積神經網絡的CIFAR10圖像分類
單元小結
課后習題
單元7遷移學習
71遷移學習的基本問題
72遷移學習的應用領域
73遷移學習的訓練方法與技巧
74實戰案例——基于遷移學習的貓狗圖像分類
單元小結
課后習題
參考文獻
展開全部
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