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人工智能開發(fā)框架應用

人工智能開發(fā)框架應用

出版社：中國水利水電出版社出版時間：2024-04-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 195頁
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人工智能開發(fā)框架應用 版權(quán)信息

人工智能開發(fā)框架應用 內(nèi)容簡介

本書以深度學框架PyTorch為基礎(chǔ)，介紹機器學的基礎(chǔ)知識和應用方法，詳細介紹了各種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理及其在PyTorch框架下的應用實踐。本書共有9個項目，主要介紹深度學相關(guān)基礎(chǔ)知識、PyTorch框架基礎(chǔ)知識、機器學基礎(chǔ)知識、人工經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和目標檢測網(wǎng)絡(luò)等。
本書適合深度學的初學，可作為計算機相關(guān)業(yè)的教材，也可供從事相關(guān)開發(fā)工作的工程技術(shù)人員閱讀參考，或者作為其他社會培訓的培訓教材或參考書。

人工智能開發(fā)框架應用 目錄

前言
項目1 深度學概述
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
1.1 了解深度學
1.1.1 深度學的概念
1.1.2 深度學的發(fā)展歷程
1.1.3 人工智能、機器學和深度
學的關(guān)系
1.2 機器學算法的分類
1.2.1 監(jiān)督學
1.2.2 無監(jiān)督學
1.2.3 半監(jiān)督學
1.2.4 強化學
1.3 深度學的應用情況
1.3.1 計算機視覺領(lǐng)域應用情況
1.3.2 自然語言處理領(lǐng)域應用情況
1.3.3 其他領(lǐng)域應用情況
1.4 常用框架對比
1.4.1 TensorFlow
1.4.2 Caffe
1.4.3 PyTorch
項目小結(jié)
課后練
項目2 PyTorch環(huán)境配置與基本應用
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
2.1 Anaconda管理器和環(huán)境管理器
2.2 PyTorch深度學框架
2.3 Tensor對象及其運算
2.3.1 初識Tensor
2.3.2 Tensor的創(chuàng)建
2.3.3 Tensor的基本作
2.4 自動求導機制
【項目實施】
任務(wù)2.1 搭建虛擬環(huán)境和安裝開發(fā)工具
任務(wù)2.2 Tensor的應用
任務(wù)2.3 Autograd的應用
項目小結(jié)
課后練
項目3 基于機器學邏輯回歸實現(xiàn)分類預測
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
3.1 回歸與分類
3.2 回歸分析
3.2.1 線性回歸
3.2.2 非線性回歸
3.3 分類
【項目實施】
任務(wù)機器學算法邏輯回歸應用
項目小結(jié)
課后練
項目4 基于經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)房預測
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
4.1 基礎(chǔ)的經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
4.1.1 人工經(jīng)元
4.1.2 單層感知機
4.1.3 多層感知機
4.2 深度學的工作流程
4.2.1 數(shù)據(jù)加載
4.2.2 數(shù)據(jù)預處理
4.2.3 構(gòu)建經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.2.4 訓練配置
4.2.5 訓練網(wǎng)絡(luò)
4.2.6 模型評估
4.2.7 模型存與調(diào)用
【項目實施】
任務(wù)4.1 數(shù)據(jù)準備
任務(wù)4.2 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓練配置
任務(wù)4.3 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練和模型評估
項目小結(jié)
課后練
項目5 基于LetNet-5實現(xiàn)圖像分類
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
5.1 了解卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1.1 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
5.1.2 卷積作工作原理
5.1.3 池化層工作原理
5.2 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
5.2.2 AlexNet
5.2.3 VGGNet
5.2.4 GoogL-eNet
5.2.5 ResNet
5.3 欠擬合和過擬合
5.3.1 欠擬合和過擬合的概念
5.3.2 欠擬合和過擬合的解決方法
5.4 圖像增廣
5.4.1 圖像增廣的意義
5.4.2 圖像增廣的實現(xiàn)
【項目實施】
任務(wù)5.1 數(shù)據(jù)準備
任務(wù)5.2 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓練
配置
任務(wù)5.3 卷積經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練和模型驗證
項目小結(jié)
課后練
項目6 基于LSTM實現(xiàn)股票格預測
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
6.1 循環(huán)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6.1.1 時序數(shù)據(jù)
6.1.2 循環(huán)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
6.1.3 循環(huán)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模
6.2 長短期記憶網(wǎng)絡(luò)
【項目實施】
任務(wù)6.1 數(shù)據(jù)準備
任務(wù)6.2 LSTM網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓練配置
任務(wù)6.3 LSTM網(wǎng)絡(luò)訓練與模型評估
項目小結(jié)
課后練
項目7 基于DCGAN實現(xiàn)真假圖像識別
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
7.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)
7.1.1 生成對抗網(wǎng)絡(luò)概述
7.1.2 生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理
7.1.3 的生成對抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
7.2 隨機種子及其使用方法
7.2.1 隨機種子的意義
7.2.2 隨機種子的生成方法
7.2.3 CPU和GPU隨機種子的設(shè)置
【項目實施】
任務(wù)7.1 數(shù)據(jù)準備
任務(wù)7.2 DCGAN網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓練配置
任務(wù)7.3 DCGAN網(wǎng)絡(luò)訓練與模型評估
項目小結(jié)
課后練
項目8 基于CycleGAN實現(xiàn)圖像風格遷移
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
8.1 CycleGAN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
8.2 圖像風格遷移的工作原理
【項目實施】
任務(wù)8.1 數(shù)據(jù)準備
任務(wù)8.2 CycleGAN網(wǎng)絡(luò)的搭建與訓練配置
任務(wù)8.3 CycleGAN網(wǎng)絡(luò)訓練與模型評估
項目小結(jié)
課后練
項目9 基于Mask R-CNN實現(xiàn)目標檢測
【項目導讀】
【項目基礎(chǔ)知識】
9.1 目標檢測算法
9.1.1 認識目標檢測
9.1.2 基于候選區(qū)域的目標檢測算法
9.1.3 基于回歸的目標檢測算法
9.2 目標檢測的預測框
【項目實施】
任務(wù)9.1 數(shù)據(jù)準備
任務(wù)9.2 Mask R-CNN模型的搭建與訓練配置
任務(wù)9.3 Mask R-CNN網(wǎng)絡(luò)訓練與模型評估
任務(wù)9.4 Mask R-CNN模型測試
項目小結(jié)
課后練
參考文獻
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人工智能開發(fā)框架應用 作者簡介

王明超，女，黑龍江人，1982年12月出生，研究生學歷，中級工程師，畢業(yè)于哈爾濱工程大學計算機應用技術(shù)專業(yè)。于2009.4~2019.7在中興通訊股份有限公司供職于網(wǎng)管研發(fā)部門，先后負責網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)配置集成與系統(tǒng)方案等工作；后轉(zhuǎn)崗到國內(nèi)市場部，負責通訊系統(tǒng)產(chǎn)品市場技術(shù)支持工作，積累了豐富的企業(yè)工作經(jīng)驗。2019.7至今在深圳鵬城技師學院擔任移動互聯(lián)網(wǎng)應用技術(shù)專業(yè)教師。

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