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人工智能技術及應用 版權信息
- ISBN：9787111765714
- 條形碼：9787111765714 ; 978-7-111-76571-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
人工智能技術及應用 本書特色
本書以案例教學為特色，注重人工智能技術與圖像處理技術的融合。本書核心內容既包含必要的人工智能基礎知識，例如素材采集與標注、深度學習的建模與調試等，又包含人工智能開發的軟件環境和人工智能技術應用方法，如Linux 系統的安裝與基本操作、PyTorch 的使用、圖像識別功能的實現和目標檢測功能的實現等。
人工智能技術及應用 內容簡介
本書以AIBox 嵌入式平臺作為人工智能（AI）硬件平臺、以Ubuntu 作為嵌入式操作系統、以Facebook 公司的PyTorch 框架作為深度學習設計框架，設計了攝像頭模糊檢測項目、行人檢測項目、車道線檢測項目和人臉檢測項目4 個人工智能實踐項目，實現了“國產人工智能硬件平臺 人工智能開放平臺”的無縫組合。本書以案例教學為特色，注重人工智能技術與圖像處理技術的融合。本書核心內容既包含必要的人工智能基礎知識，例如素材采集與標注、深度學習的建模與調試等，又包含人工智能開發的軟件環境和人工智能技術應用方法，如Linux 系統的安裝與基本操作、PyTorch 的使用、圖像識別功能的實現和目標檢測功能的實現等。本書既可以作為高等院校人工智能、自動化和智能科學與技術等相關專業的本科生、研究生的教材，也可以作為對人工智能感興趣的技術人員的參考書。本書提供全部的電子課件和項目代碼，以便讀者在教學、自學過程中使用，幫助讀者全面了解項目的技術細節。
人工智能技術及應用 目錄
目錄前言第1章緒論1.1人工智能1.2機器學習1.3深度學習1.4Python語言和深度學習框架1.5課后習題第2章神經網絡基礎2.1生物神經網絡和神經元模型2.2人工神經網絡2.3卷積神經網絡2.4課后習題第3章硬件部署與工具介紹目錄前言第1章緒論1.1人工智能1.2機器學習1.3深度學習1.4Python語言和深度學習框架1.5課后習題第2章神經網絡基礎2.1生物神經網絡和神經元模型2.2人工神經網絡2.3卷積神經網絡2.4課后習題第3章硬件部署與工具介紹3.1硬件介紹3.2工具介紹3.3模型量化和推理3.4課后習題第4章軟件安裝與部署4.1環境依賴搭建4.2深度學習網絡搭建4.3課后習題第5章攝像頭模糊檢測項目5.1數據獲取5.2模型訓練5.3模型量化5.4項目源碼分析5.5項目部署5.6測試結果5.7課后習題第6章行人檢測項目6.1數據獲取6.2模型訓練6.3模型轉換6.4模型量化6.5項目部署6.6課后習題第7章車道線檢測項目7.1素材采集與標注7.2環境搭建7.3模型訓練7.4模型量化7.5項目部署7.6課后習題第8章人臉檢測項目8.1素材采集與標注8.2環境搭建8.3模型訓練8.4模型量化8.5源碼解析8.6項目部署8.7課后習題參考文獻
展開全部
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