机器学习·深度学习图像识别从基础到案例实战 人工智能丛书 Python图像识别开发基础入门 人脸识别 自动驾驶 pyth
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深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用
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PyTorch深度学习模型开发实战 动手学机器学习开发案例实战 pytorch强化学习 图像识别 自然语言处理 迁移学习
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深度学习实战 基于TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用 神经网络迁移学习目标检测指纹识别全生命周期案例开发
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本书适合读者对象:1. 有编程基础,想从事图像识别开发相关工作的读者;2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者;3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域,是人脸识别和自动驾驶领域中最重要的人工智能技术。 1、 作者专业,技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士,并多年从事人工智能开发工作,专业知识雄厚,实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说,然后通过不同的深度学习框架(TensorFlow、PyTorch、Keras等)编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例,用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点,选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂,避免用复杂的数学公
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深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用
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本书适合读者对象:1. 有一定编程基础,想从事图像识别开发相关工作的读者;2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者;3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。 本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域,是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。 1、 作者专业,技术和经验丰富 本书作者为日本东京大学应用信息学硕士,并多年从事人工智能开发工作,专业知识雄厚,实战经验丰富。 2、 案例较多、注重实践 本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说,然后通过不同的深度学习框架(TensorFlow、PyTorch、Keras等)编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例,用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点,选择合适的工具更好地为实现目标服务。 3、 通俗易懂,避免用复杂的数学
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深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用
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本书是一本通过PyTorch深度学习模型开发案例学习深度学习技术应用方法的图书,对精心设计的9大类深度学习任务构建模型,让读者可以逐步掌握高级且实用的深度学习开发和应用的方法。每个深度学习模型都是 State-of-the-Art(性能模型)的基础,读者若能够亲自动手实现,对以后的研究和开发工作一定会有很大帮助。 案例涵盖面广:以PyTorch为工具,对常见的9种类型的深度学习任务进行了编程实现,让读者对深度学习技术的应用有一个全面了解。 代码解说详细:对各深度学习模型的实现方法及源代码进行了详细解说,将原理与实际操作相结合,便于学生阅读和理解程序的本质。 语言通俗易懂:虽然本书针对的是深度学习中、高级层次的读者,但书中的语言也尽量避免晦涩艰深,做到通俗易懂,让学习过程更高效。 实用针对性强:书中的每章都是为了解决特定任
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深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用
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本书是一本通过PyTorch深度学习模型开发案例学习深度学习技术应用方法的图书,对精心设计的9大类深度学习任务构建模型,让读者可以逐步掌握且实用的深度学习开发和应用的方法。每个深度学习模型都是 State-of-the-Art(高性能模型)的基础,读者若能够亲自动手实现,对以后的研究和开发工作会有很大帮助。 案例涵盖面广:以PyTorch为工具,对常见的9种类型的深度学习任务进行了编程实现,让读者对深度学习技术的应用有一个全面了解。 代码解说详细:对各深度学习模型的实现方法及源代码进行了详细解说,将原理与实际操作相结合,便于学生阅读和理解程序的本质。 语言通俗易懂:虽然本书针对的是深度学习中、层次的读者,但书中的语言也尽量避免晦涩艰深,做到通俗易懂,让学习过程更高效。 实用针对性强:书中的每章都是为了解决特定任务而设计的主
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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。
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机器学习·深度学习?图像识别从基础到案例实战 (日)川岛贤 著 杨鹏 译 计算机控制仿真与人工智能专业科技 中国水利水电
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深度学习是基于多层神经网络的机器学习的一个子集,可以解决自然语言处理和图像分类等领域中特别困难和大规模的问题。本书解析了技术和分析部分的复杂性,以及在Apache Spark上实施深度学习解决方案的速度。 本书首先介绍了Apache Spark和深度学习的基本架构(如何设置用于深度学习的Spark、分布式建模的原理及不同类型的神经网络);然后在Spark上实现一些深度学习模型,如CNN、RNN和LSTM。读者将从中获得所需要的实践经验,并对他们正在处理的复杂性事件有一个总体的理解。在本书编写过程中,将使用流行的深度学习框架实现和训练分布式模型,如DL4J(大部分)、Keras和TensorFlow。 本书有以下几个任务: 创建一个实践指南实现Scala(在某些情况下,也包括Python)的扩展和性能的深度学习解决方案。 通过一些代码示例让读者对使用Spark更有信心。 解释如何针
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