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深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 版权信息
- ISBN：9787517098676
- 条形码：9787517098676 ; 978-7-5170-9867-6
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 本书特色
从环境搭建、理论基础，到案例实战、部署上线，本书包含了计算机视觉领域的图像分类、迁移学习、目标检测、自编码器、生成式对抗网络，以及指纹识别、基于摄像头的指定物体实时预测、模型的部署上线等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的计算机视觉任务的开发流程。
深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 内容简介
本书从环境的搭建和Tensorflow2.X的基础语法讲起，逐步深入到计算机视觉项目的实战，重点介绍了如何使用Tensorflow2.X框架实现各类经典的深度学习模型，让读者可以系统地学习Tensorflow2.X和计算机视觉领域的相关知识并有更深入的了解。 本书分为10章，涵盖的主要内容有Anaconda环境配置、JupyterNotebook使用；神经网络和纯Python手动实现；Tensorflow2.X的基础语法；图像分类算法模型的理论和实战；迁移学习技术实战；目标检测算法模型的理论和实战；自编码器算法模型的理论和实战；生成式对抗网络算法模型的理论和实战；基于深度学习的指纹识别技术实战；基于Linux平台下的深度学习模型网页部署。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合Tensorflow2.X语言和计算机视觉入门读者阅读，也适合Python程序员等其他编程爱好者阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 目录
第1章 绪论 11．1 人工智能介绍 11．1．1 人工智能发展历史 11．1．2深度学习发展历史 31．1．3 深度学习应用领域 41．1．4 计算机视觉介绍 51．2 深度学习框架 61．2．1 主流框架 61．2．2 Tensorflow和Pytorch 71．2．3 Tensorflow1．X和Tensorflow2．X 71．3Anaconda开发环境配置 81．3．1 Anaconda介绍 81．3．2 Anaconda安装 81．3．3 Anaconda常用操作指令 111．3．4 Tensorflow2．X 安装 121．4 JupyterNotebook配置 131．4．1 Jupyter Notebook介绍 131．4．2 Jupyter Notebook打开 141．4．3 Jupyter Notebook常用快捷键 15第2章 神经网络基础 162．1 神经网络模型理论基础 172．1．1神经元模型(M-P模型) 172．1．2激活函数 192．1．3神经网络的前向传播 212．1．4神经网络的反向传播 212．1．5梯度下降法 222．2 Python从零实现神经网络 242．2．1 MNIST手写数据集 242．2．2 MNIST数据集下载及读取 25
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深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 作者简介
邱宇航，澳大利亚八大名校蒙纳士大学全额奖学金博士，研究方向为人工智能工业应用，深度学习及计算机视觉；曾任苏州中科院医工所研究助理一年，公费至台湾交通大学交流半年；本科期间获得专业唯一毕业论文优秀奖，担任学科竞赛队伍带头人参与省级以上竞赛20余项，获奖项10余项，省级奖项若干项，并作为全国50强入选百度青年人工智能创客训练营；迄今，在计算机人工智能相关研究领域发表多篇论文，包含Q1、Q2 等业内知名期刊SCI论文和会议论文，申请获批多项专利和软件著作权，担任如《Concurrency and Computation: Practice and Experience》等在内的SCI期刊审稿人。
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