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深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow2.X的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow2.X的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用

作者：邱宇航
出版社：中國水利水電出版社出版時間：2022-06-01
開本： 16開 頁數(shù)： 320
中 圖 價:¥51.9(6.5折) 定價  ¥79.8 登錄后可看到會員價
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深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow2.X的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用 版權(quán)信息

深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow2.X的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用 本書特色

從環(huán)境搭建、理論基礎(chǔ)，到案例實(shí)戰(zhàn)、部署上線，本書包含了計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的圖像分類、遷移學(xué)習(xí)、目標(biāo)檢測、自編碼器、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)，以及指紋識別、基于攝像頭的指定物體實(shí)時預(yù)測、模型的部署上線等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的開發(fā)流程。

深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow2.X的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書從環(huán)境的搭建和Tensorflow2.X的基礎(chǔ)語法講起，逐步深入到計(jì)算機(jī)視覺項(xiàng)目的實(shí)戰(zhàn)，重點(diǎn)介紹了如何使用Tensorflow2.X框架實(shí)現(xiàn)各類經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，讓讀者可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)Tensorflow2.X和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的相關(guān)知識并有更深入的了解。 本書分為10章，涵蓋的主要內(nèi)容有Anaconda環(huán)境配置、JupyterNotebook使用；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和純Python手動實(shí)現(xiàn)；Tensorflow2.X的基礎(chǔ)語法；圖像分類算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；遷移學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)戰(zhàn)；目標(biāo)檢測算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；自編碼器算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；生成式對抗網(wǎng)絡(luò)算法模型的理論和實(shí)戰(zhàn)；基于深度學(xué)習(xí)的指紋識別技術(shù)實(shí)戰(zhàn)；基于Linux平臺下的深度學(xué)習(xí)模型網(wǎng)頁部署。 本書內(nèi)容通俗易懂，案例豐富，實(shí)用性強(qiáng)，特別適合Tensorflow2.X語言和計(jì)算機(jī)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(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教材使用。

深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow2.X的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用 目錄

第1章 緒論 11．1 人工智能介紹 11．1．1 人工智能發(fā)展歷史 11．1．2深度學(xué)習(xí)發(fā)展歷史 31．1．3 深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域 41．1．4 計(jì)算機(jī)視覺介紹 51．2 深度學(xué)習(xí)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(fā)環(huán)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 162．1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論基礎(chǔ) 172．1．1神經(jīng)元模型(M-P模型) 172．1．2激活函數(shù) 192．1．3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播 212．1．4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播 212．1．5梯度下降法 222．2 Python從零實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 242．2．1 MNIST手寫數(shù)據(jù)集 242．2．2 MNIST數(shù)據(jù)集下載及讀取 25
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深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn):基于TensorFlow2.X的計(jì)算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用 作者簡介

邱宇航，澳大利亞八大名校蒙納士大學(xué)全額獎學(xué)金博士，研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芄I(yè)應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)及計(jì)算機(jī)視覺；曾任蘇州中科院醫(yī)工所研究助理一年，公費(fèi)至臺灣交通大學(xué)交流半年；本科期間獲得專業(yè)唯一畢業(yè)論文優(yōu)秀獎，擔(dān)任學(xué)科競賽隊(duì)伍帶頭人參與省級以上競賽20余項(xiàng)，獲獎項(xiàng)10余項(xiàng)，省級獎項(xiàng)若干項(xiàng)，并作為全國50強(qiáng)入選百度青年人工智能創(chuàng)客訓(xùn)練營；迄今，在計(jì)算機(jī)人工智能相關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)表多篇論文，包含Q1、Q2 等業(yè)內(nèi)知名期刊SCI論文和會議論文，申請獲批多項(xiàng)專利和軟件著作權(quán)，擔(dān)任如《Concurrency and Computation: Practice and Experience》等在內(nèi)的SCI期刊審稿人。

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