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移動端機器學習實戰

  • 作者:(印度)卡斯基延·NG|譯者:王東明//周達希
  • 出版社:人民郵電
  • ISBN:9787115516848
  • 出版日期:2019/10/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:206
人民幣:RMB 59 元      售價:
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內容大鋼
    本書系統地講述如何基於TensorFlow Lite和Core ML構建Android與iOS應用程序。本書共9章。第1章介紹機器學習的基礎知識以及TensorFlow Lite和Core ML框架。第2?8章介紹如何開發7款常見應用程序,分別是一款預測人物年齡和性別的應用程序,一款在照片上應用藝術風格遷移的應用程序,一款用於面部檢測和條形碼掃描的應用程序,一款類似於Snapchat的應用程序,一款識別手寫數字的應用程序,一款流行的在線換臉應用程序,一款利用遷移學習完成食物分類的應用程序。第9章總結全書,並介紹基於機器學習的雲服務。
    本書適合機器學習、深度學習和人工智慧等方面的專業人士閱讀。

作者介紹
(印度)卡斯基延·NG|譯者:王東明//周達希

目錄
第1章  機器學習在移動端的使用情況
  1.1  機器學習的基礎
    1.1.1  監督式學習
    1.1.2  非監督式學習
    1.1.3  線性回歸——監督式學習
  1.2  TensorFlow Lite和Core ML
  1.3  TensorFlow Lite
    1.3.1  支持的平台
    1.3.2  TensorFlow Lite的內存使用情況和性能
    1.3.3  動手使用TensorFlow Lite
    1.3.4  將SavedModel轉換為TensorFlow Lite格式
    1.3.5  在Android上使用TensorFlow Lite
    1.3.6  在iOS上使用TensorFlow Lite
  1.4  Core ML
    1.4.1  Core ML模型轉換
    1.4.2  iOS應用程序中的Core ML
  1.5  本章小結
第2章  使用Core ML和CNN預測年齡與性別
  2.1  年齡和性別預測
    2.1.1  年齡預測
    2.1.2  性別預測
  2.2  卷積神經網路
    2.2.1  發現模式
    2.2.2  找出圖片中的特徵值
    2.2.3  池化層
    2.2.4  ReLU層
    2.2.5  局部響應歸一化層
    2.2.6  dropout層
    2.2.7  全連接層
    2.2.8  使用CNN完成年齡和性別預測
  2.3  在iOS上使用Core ML實現應用程序
  2.4  本章小結
第3章  在照片上應用藝術神經風格遷移
  3.1  藝術神經風格遷移
    3.1.1  背景
    3.1.2  VGG網路
  3.2  構建應用程序
    3.2.1  TensorFlow-to-Core ML轉換
    3.2.2  iOS應用程序
    3.2.3  Android應用程序
  3.3  本章小結
  3.4  參考網站
第4章  基於Firebase的ML Kit
  4.1  ML Kit的基礎
    4.1.1  基本特徵集
    4.1.2  構建應用程序
  4.2  人臉檢測
    4.2.1  面部朝向追蹤
    4.2.2  運行面部檢測器
  4.3  條形碼掃描器

    4.3.1  創建FirebaseVisionImage對象
    4.3.2  創建FirebaseVisionBarcodeDetector對象
    4.3.3  條形碼檢測
  4.4  文本識別
    4.4.1  基於設備的文本識別
    4.4.2  基於雲端的文本識別
  4.5  本章小結
第5章  在Android上的AR濾鏡
  5.1  MobileNet模型
  5.2  構建Android應用程序
  5.3  參考網站
  5.4  問題
  5.5  本章小結
第6章  使用對抗學習構建手寫數字分類器
  6.1  生成式對抗網路
  6.2  MNIST資料庫
  6.3  構建TensorFlow模型
  6.4  訓練神經網路
    6.4.1  構建Android應用程序
    6.4.2  用於手寫的FreeHandView
    6.4.3  數字分類器
  6.5  本章小結
第7章  使用OpenCV與朋友換臉
  7.1  換臉
    7.1.1  換臉的步驟
    7.1.2  構建Android應用程序
    7.1.3  構建本地的臉交換器庫
    7.1.4  構建應用程序
  7.2  本章小結
  7.3  參考信息
  7.4  問題
第8章  使用遷移學習完成食物分類
  8.1  遷移學習
  8.2  訓練TensorFlow模型
    8.2.1  安裝TensorFlow
    8.2.2  訓練圖片
    8.2.3  使用圖片重新訓練
    8.2.4  構建iOS應用程序
  8.3  本章小結
第9章  接下來做什麼
  9.1  溫故而知新
    9.1.1  當開發機器學習應用程序時從何處入手
    9.1.2  構建自己的模型
  9.2  本章小結
  9.3  進一步閱讀

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