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100 条"计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络"搜索结果
计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络
计算机视觉之深度学习：使用TensorFlow和Keras训练高级神经网络
  • [美] 拉贾林加帕·尚穆加马尼
  • 本书将带你使用流行的Python库（例如TensorFlow和Keras）探索计算机视觉应用程序，从而掌握各种深度学习算法及其实现。
Python 深度学习 电子书
Python 深度学习
  • 吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
  • 《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
JavaScript深度学习 电子书
JavaScript深度学习
  • 尼尔森
  • 深度学习扛鼎之作《Python深度学习》姊妹篇，前端工程师不可错过的AI入门书。
深度学习与围棋 电子书
深度学习与围棋
PyTorch深度学习实战 电子书
PyTorch深度学习实战
  • [美]伊莱·史蒂文斯（Eli,Stevens），[意]卢卡·安蒂加（Luca Antiga），等
  • 1.PyTorch核心开发者教你使用PyTorch创建神经网络和深度学习系统的实用指南。2.详细讲解整个深度学习管道的关键实践，包括PyTorch张量API、用Python加载数据、监控训练以及对结果进行可视化。3.PyTorch核心知识+真实、完整的案例项目，快速提升读者动手能力：a.全面掌握PyTorch相关的API的使用方法以及系统掌握深度学习的理论和方法；b.快速从零开始构建一个真实示例：肿瘤图像分类器；c.轻松学会使用PyTorch实现各种神经网络模型来解决具体的深度学习问题；d.章尾附有“练习题”，巩固提升所学知识；更有配套的代码文件可下载并动手实现。4.PyTorch联合创作者SoumithChintala作序推荐！5.书中所有代码都是基于Python3.6及以上的版本编写的，提供源代码下载。
图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python 电子书
图像处理与计算机视觉实践——基于OpenCV和Python
  • 吴佳 编著
  • 图像处理与计算机视觉实践教材，面向本科院校“计算机视觉”实践课。
21世纪全国高职高专计算机教育“十一五”规划教材计算机应用基础实训指导及习题集 电子书
21世纪全国高职高专计算机教育“十一五”规划教材计算机应用基础实训指导及习题集
深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹 电子书
深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹
  • 言有三
  • 本书内容涉及摄影学、计算机视觉、深度学习3个领域，系统地介绍了计算机视觉在图像质量和摄影学各个领域的核心算法和应用，包括传统的图像处理算法和深度学习核心算法。本书理论知识体系完备，同时提供大量实例，供读者实战演练。本书融合摄影学和计算机视觉的内容，覆盖面非常广。第1章简单介绍摄影的历史、摄影与图像的基本概念和摄影中的许多基本技巧。从第2章开始，本书对摄影学中图像处理算法的各个重要方向进行介绍，包括
深度学习原理与实践 电子书
深度学习原理与实践
  • 陈仲铭
  • （1）大量图例，简单易懂。作者亲自绘制了大量插图，力求还原深度学习的算法思想，分解和剖析晦涩的算法，用图例来表示复杂的问题。生动的图例也能给读者带来阅读乐趣，快乐地学习算法知识，体会深度学习的算法本质。（2）简化公式，生动比喻。深度学习和机器学习类的书中通常会有大量复杂冗长的算法公式，为了避免出现读者读不懂的情况，本书尽可能地统一了公式和符号，简化相关公式，并加以生动的比喻进行解析。在启发读者的同时，锻炼读者分析问题和解决问题的能力。（3）算法原理，代码实现。在介绍深度学习及相关算法的原理时，不仅给出了对应的公式，还给出了实现和求解公式的代码，让读者明确该算法的作用、输入和输出。原理与代码相结合，使得读者对深度学习的算法实现更加具有亲切感。（4）深入浅出，精心剖析。理解深度学习需要一定的机器学习知识，本书在D1章介绍了深度学习与机器学习的关系，并简要介绍了机器学习的内容。在内容安排上，每章依次介绍模型框架的应用场景、结构和使用方式，最后通过真实的案例去全面分析该模型结构。目的是让读者可以抓住深度学习的本质。（5）入门实践，案例重现。每一章最后的真实案例不是直接堆砌代码，而是讲解使用该算法模型的原因和好处。从简单的背景知识出发，使用前文讲解过的深度学习知识实现一个实际的工程项目。实践可以用于及时检验读者对所学知识的掌握程度，为读者奠定深度学习的实践基础。将一本技术书籍写得通俗易懂谈何容易，但《深度学习原理与实践》这本书确实做到了。书中对近年来火热的深度学习理论知识进行简单剖析，化繁为简，没有局限于坐而论道，而是将实例和数学理论相结合，让读者能够快速理解各种模型并上手实践，值得细读。--唐春明　广州大学数学与信息学科学院副院长本书从原理、方法、实践这3个维度系统地介绍了深度学习的方方面面，内容详实，解读清晰，细节与全貌兼顾，既适合初学者阅读，也可以作为深入研究的参考用书。--杨刚　西安电子科技大学教授近年来出版的深度学习相关图书中，本书是我见过非常有指导意义的中文书籍之一。本书对ANN、CNN、RNN等模型进行深入浅出的介绍，引入大量图例和简化后的公式，让算法浅显易懂。每一章的实践内容都给人惊喜，强烈推荐！--吴健之　腾讯音乐高级工程师作为产品经理，我能看懂的深度学习书籍实在太少了。本书恰到好处，插图丰富直观，数学公式简练，很喜欢此类风格的图书，易懂好学。即使你不是程序员或算法专家，该书也值得一看！--张瑞　中软国际高级产品经理
动手打造深度学习框架 电子书
动手打造深度学习框架
  • 李伟
  • 本书基于C++编写，旨在带领读者动手打造出一个深度学习框架。
深度学习算法与实践 电子书
深度学习算法与实践
  • 于子叶
  • 本书旨在为读者建立完整的深度学习知识体系。全书内容包含3个部分，第一部分为与深度学习相关的数学基础；第二部分为深度学习的算法基础以及相关实现；第三部分为深度学习的实际应用。
深度学习技术与应用 电子书
深度学习技术与应用
  • 许桂秋
  • 本书旨在介绍人工智能中深度学习的基础知识，为即将进入深度学习领域进行研究的读者奠定基础。全书共13章，其中，第1～4章为理论部分，第5～13章为应用部分。理论部分介绍了机器学习和深度学习的基本内容，以及TensorFlow开发框架的搭建和使用；应用部分设置了多个项目案例，并介绍了这些案例详细的实现步骤和代码，使读者在练习中熟悉和掌握相关知识的应用方法与技巧。本书采用项目驱动的编写方式，做到了理论和
深度强化学习实战 电子书
深度强化学习实战
PyTorch与深度学习实战 电子书
PyTorch与深度学习实战
  • 胡小春
  • 本书以PyTorch深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍使用PyTorch实现深度学习应用的重要内容。本书共7章，内容包括深度学习概述、PyTorch深度学习通用流程、PyTorch深度学习基础、手写汉字识别、文本生成、基于CycleGAN的图像风格转换、基于TipDM大数据挖掘建模平台实现文本生成等。本书大部分章包含实训和课后习题，希望通过练习和操作实践，帮助读者巩固所学的内
21世纪全国高职高专计算机教育“十一五”规划教材.计算机应用基础 电子书
21世纪全国高职高专计算机教育“十一五”规划教材.计算机应用基础
深度学习图像识别技术 电子书
深度学习图像识别技术：基于TensorFlow Object Detection API和OpenVINO™工具套件
  • 张晶
  • 适读人群：第一、打算学习并入门AI技术的高中、大中专、职高以及本科学生。第二、在各传统行业中，如农业、可再生资源、制造业及工业控制等，希望应用AI目标检测算法解决本行业问题的工程技术人员。第三、已经进入AI行业，但非AI算法工程师，希望自己动手亲自体验并学习AI技术的从业人员，如标注工程师、销售工程师、售后工程师、市场经理或产品经理等。1.人工智能专家教您利用深度学习技术快速落地图像识别项目。2.英特尔物联网事业部中国总经理陈伟博士倾力推荐。3.附赠超过4GB的案例素材资料包。
动手学深度学习（PyTorch版） 电子书
动手学深度学习（PyTorch版）
  • 阿斯顿·张（Aston Zhang），李沐（Mu Li），等
  • ·深度学习领域重磅作品《动手学深度学习》重磅推出PyTorch版本；·李沐、阿斯顿·张等大咖作者强强联合，精心编撰；·全球400多所大学采用的教科书，提供视频课程、教学PPT、习题，方便教师授课与学生自学；·能运行、可讨论的深度学习入门书，可在线运行源码并与作译者实时讨论。
深度学习与医学图像处理 电子书
深度学习与医学图像处理
  • 陈峰蔚 编著
  • 一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。
Python深度学习（第2版） 电子书
Python深度学习（第2版）
深度学习——原理、模型与实践 电子书
深度学习——原理、模型与实践
  • 主编
  • 本书是深度学习领域的入门教材，全面阐述了深度学习的知识体系，涵盖人工智能的基础知识以及深度学习的基本原理、模型、方法和实践案例，使读者掌握深度学习的相关知识，提高以深度学习方法解决实际问题的能力。全书内容包括人工智能基础、机器学习基础、深度学习主要框架、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器与生成对抗网络。
Python深度学习实战——基于Pytorch 电子书
Python深度学习实战——基于Pytorch
  • 主编
  • 本书以深度学习框架PyTorch为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了基本机器学习操作的原理和在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，主要分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比，机器学习基础知识，深度学习框架基础，Logistic回归，多层感知器，计算机视觉，自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信能为读者提供有益的学习指导。??本书适合Pyth
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