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深度學習從入門到精通(基於Keras微課版數據科學與統計系列規劃教材)

作者：編者:謝佳標|責編:孫燕燕
出版社：人民郵電
ISBN：9787115618290

出版日期：2023/09/01
裝幀：平裝
頁數：196

人民幣：RMB 49.8 元售價：元

內容大鋼

本書基於當前流行的深度學習框架之一——Keras，從新手的角度出發，詳細講解Keras的原理，力求幫助讀者實現Keras從入門到精通。全書共9章，主要內容包括初識深度學習、深度學習的數據預處理技術、使用Keras開發深度學習模型、卷積神經網路及圖像分類、循環神經網路在文本序列中的應用、自編碼器、生成式對抗網路、模型評估及模型優化，以及深度學習實驗項目。本書內容由淺入深、語言通俗易懂，從基本原理到案例應用、從基礎演算法到對複雜模型的剖析，讓讀者在循序漸進的學習中理解Keras。
本書可作為高等院校電腦、通信、大數據等專業相關課程的教材，也可作為人工智慧、圖像處理、電腦等方向的科研人員和深度學習技術愛好者的參考書。

作者介紹

編者:謝佳標|責編:孫燕燕

第1章  初識深度學習
  1.1  深度學習基礎理論
    1.1.1  機器學習與深度學習
    1.1.2  神經網路基礎
    1.1.3  常用深度學習模型
  1.2  主流深度學習框架介紹
    1.2.1  TensorFlow
    1.2.2  PyTorch
  1.3  深度學習開發環境搭建
    1.3.1  硬體環境準備
    1.3.2  軟體環境準備
    1.3.3  安裝Anaconda
    1.3.4  安裝TensorFlow 2
  1.4  構建深度學習模型
    1.4.1  MNIST數據集概述
    1.4.2  數據預處理
    1.4.3  構建及編譯模型
    1.4.4  模型訓練
    1.4.5  模型評估及預測
  【本章知識結構圖】
  【課後習題】
第2章  深度學習的數據預處理技術
  2.1  數據預處理技術
    2.1.1  結構化數據預處理
    2.1.2  非結構化數據預處理
  2.2  利用OpenCV進行圖像預處理
    2.2.1  讀取、顯示和保存圖像
    2.2.2  圖像像素的獲取和編輯
    2.2.3  圖像幾何變換
    2.2.4  色彩通道分離和融合
    2.2.5  顏色空間轉換
  2.3  利用TensorFlow進行圖像預處理
    2.3.1  圖像縮放
    2.3.2  圖像裁剪
    2.3.3  圖像色彩調整
    2.3.4  圖像翻轉
  2.4  利用jieba進行文本預處理
    2.4.1  jieba分詞
    2.4.2  添加自定義詞典
    2.4.3  關鍵詞提取
    2.4.4  詞性標注
  ……
第3章  使用Keras開發深度學習模型
第4章  卷積神經網路及圖像分類
第5章  循環神經網路在文本序列中的應用
第6章  自編碼器
第7章  生成式對抗網路
第8章  模型評估及模型優化
第9章  深度學習實驗項目

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