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機器學習深度學習圖像識別從基礎到案例實戰

  • 作者：(日)川島賢|責編:楊靜華|譯者:楊鵬
  • 出版社：中國水利水電
  • ISBN：9787517099369
  • 出版日期：2022/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：434
人民幣：RMB 108 元      售價：元
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內容大鋼
    《機器學習·深度學習圖像識別從基礎到案例實戰》一書用大量的圖形圖像，結合Python代碼介紹了人工智慧領域圖像識別的相關知識。全書共3部分，其中第1部分介紹了基礎知識及相關工具如Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等軟體庫的使用方法；第2部分主要借助TensorFlow、PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具實現了16個不同層次的圖像識別案例，如Iris數據集分類、手寫數字識別、人物檢測等，助力提升讀者實戰水平；第3部分介紹了基於Python的面向對象編程知識和如何用Python建立Web伺服器。本書淺顯易懂，特別適合作為大中專院校相關專業的參考書，也適合想通過Python系統學習機器學習和深度學習、用Python進行圖像識別的入門參考書。
作者介紹
(日)川島賢|責編:楊靜華|譯者:楊鵬
    川島賢，日本東北大學研究生院信息科學研究科應用信息學碩士，虹賢舍公司代表。     2004年從宮城大學事業構想學部畢業后，進入仙台的一家軟體製作公司從事人工智慧、多智能體平台的研究開發工作。期間開發了多智能體平台自動發現系統，並獨自開發了心電圖無線傳輸系統，其他也參與電子商務網站的開發工作。     2008年加入埃森哲公司。作為外包顧問，在日本業界最優秀的業務現場工作。6年間，在海內外多中心、多國團隊的項目管理，以及關鍵系統、庫存生產管理、人力資源管理、客戶管理等多個系統的管理、開發、維護和運營等方面積累了豐富經驗。     2015年成立虹賢舍公司。     目前，他為多個技術領域的大量中小企業提供信息技術咨詢服務，並從事信息系統、網路服務和智能手機應用程序的企劃和開發工作。同時，他還作為中小企業、創業公司的技術顧問、顧問、編程教師和研討會講師等開展廣泛工作。另外，他還運營一個技術博客，傳播電子、loT、機器學習、深度學習等領域的知識。
目錄
第1部分  人工智慧、機器學習、深度學習的基礎知識
  第1章  人工智慧、機器學習、深度學習的基礎
    1.1  人工智慧概述
      1.1.1  人工智慧發展史
      1.1.2  人工智慧簡介
      1.1.3  機器學習
      1.1.4  人工神經網路
      1.1.5  深度學習
      1.1.6  受關注的原因
    1.2  機器學習概述
      1.2.1  機器學習簡介
      1.2.2  機器學習的類型（分類）
      1.2.3  有監督學習
      1.2.4  無監督學習
      1.2.5  強化學習
      1.2.6  用於機器學習的數據
      1.2.7  機器學習（有監督學習）的流程
    1.3  深度學習概述
      1.3.1  視覺信息的重要性
      1.3.2  從生物學神經元到人工神經元
      1.3.3  感知器
      1.3.4  神經網路
      1.3.5  深度學習簡介
      1.3.6  卷積神經網路的詳細說明
      1.3.7  深度學習的框架
      1.3.8  機器學習和深度學習所需的數學
  第2章  Python及其關鍵的工具和軟體庫
    2.1  關於本書執行環境的概述
      2.1.1  Python的開發環境
      2.1.2  準備Python環境
      2.1.3  下載本書的示例代碼
    2.2  使用Jupyter Notebook
      2.2.1  啟動Jupyter Notebook
      2.2.2  Jupyter Notebook的基本操作
      2.2.3  製作Notebook
      2.2.4  創建新的Notebook
      2.2.5  添加筆記
    2.3  使用Colaboratory
      2.3.1  環境準備
      2.3.2  在Colaboratory Notebook中的操作
      2.3.3  導入本書的Notebook
    2.4  Python基礎知識和語法
      2.4.1  Python的基礎
      2.4.2  變數
      2.4.3  Python的類型
      2.4.4  條件分支
      2.4.5  函數
      2.4.6  導入
  第3章  NumPy和Matplotlib的用法
    3.1  如何使用NumPy

    3.2  如何使用Matplotlib
      3.2.1  製作一個簡單的圖表
      3.2.2  為圖表的元素設置名稱
      3.2.3  圖表網格
      3.2.4  設置圖表刻度
      3.2.5  圖表尺寸
      3.2.6  散點圖
      3.2.7  多個圖表的網格顯示
      3.2.8  三維散點圖
      3.2.9  修改顏色和標識
第2部分  16個練習帶你玩轉機器學習
  第4章  機器學習、深度學習的實操練習（初級、中級）
    4.1  OpenCV圖像處理基礎知識
      4.1.1  OpenCV簡介
      4.1.2  操作辦法
      4.1.3  總結
    4.2  在Raspberry Pi中利用OpenCV進行人臉識別
      4.2.1  在Raspberry Pi中啟用OpenCV
      4.2.2  操作辦法
      4.2.3  總結
    4.3  Iris（鳶尾花）數據集分類法
      4.3.1  scikit-learn簡介
      4.3.2  操作辦法
      4.3.3  總結
    4.4  機器學習中基於scikit-learn的手寫數字識別方法
      4.4.1  調查手寫數字的圖像數據的特徵量
      4.4.2  操作辦法
      4.4.3  總結
    4.5  Chainer+MNIST手寫數字分類實驗練習
      4.5.1  通過Colaboratory學習/訓練，在Raspberry Pi中創建手寫識別Web應用程序
      4.5.2  操作辦法
      4.5.3  總結
    4.6  用Chainer建立狗貓識別網路應用程序
      4.6.1  準備數據
      4.6.2  操作辦法
      4.6.3  總結
    4.7  基於PyTorch的MNIST手寫數字學習
      4.7.1  PyTorch簡介
      4.7.2  操作辦法
      4.7.3  總結
    4.8  基於PyTorch的CIFAR-10圖像學習
      4.8.1  CIFAR-10簡介
      4.8.2  操作辦法
      4.8.3  總結
  第5章  機器學習、深度學習的實操練習（中級、高級）
    5.1  TensorFlow+Keras+MNIST手寫數字識別網路應用程序
      5.1.1  Keras簡介
      5.1.2  操作辦法
      5.1.3  總結
    5.2  TensorFlow+FashionMNIST的Fashion識別

      5.2.1  Fashion MNIST簡介
      5.2.2  操作辦法
      5.2.3  總結
    5.3  基於TensorFlow的花卉識別網路應用程序
      5.3.1  retrain（遷移學習）簡介
      5.3.2  操作辦法
      5.3.3  總結
    5.4  用TensorFlow識別塑料瓶和空罐
      5.4.1  收集數據
      5.4.2  操作辦法
      5.4.3  總結
    5.5  用YOLO檢測物體
      5.5.1  物體檢測簡介
      5.5.2  操作辦法
      5.5.3  總結
    5.6  基於硬體擴展的人物檢測
      5.6.1  Movidius NCS簡介
      5.6.2  操作辦法
      5.6.3  總結
    5.7  通過Google AIY Vision Kit進行微笑識別
      5.7.1  組裝Google AIY Vision Kit
      5.7.2  操作辦法
      5.7.3  總結
    5.8  利用人工智慧Cloud API製作字幕
      5.8.1  利用雲端的API進行分類、檢測工作
      5.8.2  操作辦法
      5.8.3  總結
第3部分  基於Python的面向對象編程和用Python建立Web伺服器
  第6章  基於Python的面向對象編程
    6.1  面向對象編程概述
      6.1.1  為什麼要進行面向對象編程
      6.1.2  對象
      6.1.3  類
    6.2  實際製作一個類
      6.2.1  嘗試製作機器人的類
      6.2.2  類的定義
      6.2.3  構造函數
      6.2.4  方法
      6.2.5  屬性
      6.2.6  實例
      6.2.7  調用方法
      6.2.8  類的繼承
      6.2.9  父類
      6.2.10  擴展（添加方法）
      6.2.11  方法覆蓋
      6.2.12  總結
  第7章  用Python建立Web伺服器
    7.1  為Flask應用程序開發做準備
      7.1.1  Flask Web應用框架
      7.1.2  安裝Flask

    7.2  安裝應用程序
      7.2.1  創建文件夾並安裝app.py
      7.2.2  啟動網路應用程序
      7.2.3  總結
結語

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