- ISBN:9787111674153
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:264
- 出版时间:2021-04-01
- 条形码:9787111674153 ; 978-7-111-67415-3
本书特色
适读人群 :本书不仅适合需要在工作中应用深度学习技术的专业人员,而且适合具备一定计算机编程基础的人工智能和深度学习爱好者。对于大专院校相关专业的师生,本书也是一本不错的参考读从算法原理到编程实践,从基础知识到应用实战,案例丰富、类型广泛、图文并茂、步骤讲解、上手快速,配套资料全面,兼顾自学和教学用书。
内容简介
深度学习作为人工智能领域的“排头兵”,将在未来的新一轮产业升级中起到至关重要的作用。本书以“理论+实践”的形式帮助读者快速建立深度学习知识体系,不仅能在算法层面上理解各种神经网络模型,而且能借助功能强大且极易上手的Keras 框架,熟练地搭建和训练模型,应用于解决实际问题。 全书共12章,内容涵盖入门深度学习的绝大部分基础知识。第1章讲解如何搭建深度学习的编程环境,并简单回顾了学习深度学习**的数学知识。第2章从回归算法出发带领读者踏上深度学习之路。第3~9章全面讲解时下几种主流神经网络结构,包括多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、 自动编码器(AE)、变分自动编码器(VAE)、对抗生成网络(GAN)等。第10~12章着重介绍时下主流的几类深度学习应用,包括图像识别、目标检测和自然语言处理等。无论是算法原理还是编程实践,本书都从易到难、循序渐进地讲解,并配合简单轻松的实例帮助读者加深印象。 本书不仅适合需要在工作中应用深度学习技术的专业人员,而且适合具备一定计算机编程基础的人工智能和深度学习爱好者。对于大专院校相关专业的师生,本书也是一本不错的参考读物。
目录
作者简介
李易 毕业于世界著名学府美国宾夕法尼亚大学,擅长 Python、C++ 等主流编程语言与 AI 视觉处理。在校期间曾在世界知名的 Haim Bau 教授实验室参与基于 AI 图像算法的寨卡(Zika)病毒识别、HSV(单纯疱疹病毒)检测等多个研究项目。目前就职于汽车行业供应商瑞典 Syntronic 公司,带领团队研发基于 AI 技术与商用 5G 车联网的车内生命检测系统。
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