人工智能与机器学习实训教程(进阶)

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作者：黄德青、秦娜、唐鹏、权伟

出版社：西南交通大学出版社

本类榜单：教材

分类：教材 > 研究生/本科/专科教材 > 工学

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图文详情

ISBN：9787564393779
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
开本：其他
页数：240
出版时间：2023-12-01
条形码：9787564393779 ; 978-7-5643-9377-9

内容简介

本教材是四川省产教融合项目的成果之一。本教材撰写的初衷是为西南交通大学电子信息工程专业的人工智能课程提供实践指导，其设计主旨是服务于计算机专业之外的广大学生，拟通过丰富的项目工程案例和实际动手实践细节讲解，让他们快速入门深度学习并以案例为引导找到学习方向。本书内容主要划分五个部分，分别介绍了深度学习基础知识、开发环境配置、经典网络介绍、热门AI项目实训、轨道交通背景下的具体应用实践案例。本书作为人工智能本科课程的实验指导书和实训类教材，同时也适用于具有一定深度学习基础的同学。通过对经典网络学习、热门AI项目复现以及轨道交通实际问题的解决，进一步加深对人工智能和轨道交通智能化的理解。

**部分深度学习基础、环境配置介绍
1 深度学习背景及基础知识
1．1 深度学习相关应用领域
1．2 深度学习种类
1．3 基于深度学习的优化方法
1．4 深度学习常用软件工具及平台
1．5 深度学习相关加速技术
1．6 其他技术研究
2 深度学习环境配置
2．1 CUDA及CUDNN安装
2．2 版本选择
2．3 Tensorflow-gpu安装
2．4 Pytorch-gpu安装
第二部分深度学习网络介绍
3 典型深度学习网络介绍
3．1 DenSeNet
3．2 VGG Net
3．3 ResNet
3．4 GoogLeNet
3．5 Xception
3．6 EfficientNet
第三部分热门AI项目复现
4 项目一基于神经网络的气温预测
4．1 前期准备
4．2 原理介绍
4．3 实训流程
4．4 总结展望
5 项目二基于DeeplabV3的语义分割
5．1 前期准备
5．2 原理介绍
5．3 实训流程
5．4 总结展望
6 项目三基于YOLOv3的口罩佩戴检测
6．1 前期准备
6．2 原理介绍
6．3 实训流程
6．4 总结展望
7 项目四基于faceNet的人脸识别
7．1 前期准备
7．2 原理介绍
7．3 实训流程
7．4 总结展望
第四部分轨道交通智能化典型工程案例
8 工程应用一弓网燃弧检测
8．1 项目背景以及目标
8．2 数据采集及预处理
8．3 弓网燃弧检测算法总体设计
8．4 网络训练、测试与验证
8．5 总结与展望
8．6 附录
9 工程应用二牵引变电所异物入侵检测
9．1 项目背景及目标
9．2 项目数据采集及预处理
9．3 牵引变电所异物入侵检测算法设计
9．4 网络训练与测试
9．5 总结与展望
9．6 附录
10 工程应用三运达地铁列车3600外观检测
10．1 螺栓松动检测
……
第五部分轨道交通智能化实战项目
参考文献

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