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圖像識別(深度學習模型理論與實戰)/跟我一起學人工智慧

  • 作者：編者:于浩文|責編:趙佳霓
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302652656
  • 出版日期：2024/02/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：312
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    本書專註于深度學習在圖像識別領域的應用，內容涵蓋2012-2023年的經典和前沿模型，不僅詳細講解了各種模型的理論知識，還為讀者提供了豐富的實踐操作指南，旨在為讀者提供一個從基礎到高級的全方位指導。
    本書第1章介紹人工智慧在電腦視覺領域的現狀，第2章和第3章介紹編程基礎，有基礎的讀者可以跳過這兩章。第4章和第5章詳細講解卷積演算法和基於卷積演算法具有里程碑意義的模型。第6章介紹工業中常用的輕量級卷積模型。第7章和第8章對現階段前沿的圖像識別模型進行講解。
    本書適合對圖像識別領域感興趣的本科生、研究生及圖像識別從業者閱讀。對於新入門的讀者，本書提供了豐富的預備知識，而對於有經驗的讀者，可以直接跳到高級主題進行閱讀。
作者介紹
編者:于浩文|責編:趙佳霓
    于浩文，南安普頓大學人工智慧專業碩士一等學位，曼徹斯特大學生物信息與系統生物碩士一等學位；湖南點頭教育科技有限公司聯合創始人。在SCI上發表論文三篇，IEEE上發表論文一篇，獲國家技術專利一項。
目錄
第1章  人工智慧介紹
  1.1  什麼是人工智慧
  1.2  人工智慧的3次浪潮
    1.2.1  人工智慧的第1次浪潮
    1.2.2  人工智慧的第2次浪潮
    1.2.3  人工智慧的第3次浪潮
  1.3  人工智慧發展的必備三要素
    1.3.1  人工智慧發展的基石：數據
    1.3.2  人工智慧發展的動力：演算法
    1.3.3  人工智慧發展的手段：算力
  1.4  人工智慧的美好願景
    1.4.1  烏鴉與鸚鵡的啟示
    1.4.2  人工智慧到底有多智能
第2章  深度學習環境配置
  2.1  專業名稱和配置方案介紹
    2.1.1  專業名稱介紹
    2.1.2  Windows配置PyTorch深度學習環境初級方案
    2.1.3  Windows配置PyTorch深度學習環境進階方案
  2.2  Anaconda配置Python和PyTorch
    2.2.1  Anaconda簡介
    2.2.2  Windows系統安裝Anaconda
    2.2.3  Linux系統安裝Anaconda
    2.2.4  Anaconda的快速入門
    2.2.5  Anaconda配置PyTorch深度學習環境
  2.3  配置VS Code和Jupyter的Python環境
    2.3.1  VS Code下載與安裝
    2.3.2  VS Code配置Python環境
    2.3.3  Jupyter Notebook中配置Python環境
  2.4  配置 Windows 11和Linux雙系統
    2.4.1  Windows 11配置WSL 2的詳細步驟
    2.4.2  Windows 11配置WSL 2的常見錯誤
    2.4.3  VS Code遠程連接WSL 2
  2.5  配置Docker深度學習開發環境
    2.5.1  Docker安裝的先決條件
    2.5.2  安裝Docker Desktop
    2.5.3  拉取Docker鏡像
    2.5.4  快速入門Docker終端的使用
    2.5.5  VS Code使用Docker的快速入門
第3章  編程語言快速入門
  3.1  Python的起源、歷史和應用場景
    3.1.1  Python的起源
    3.1.2  Python的歷史
    3.1.3  Python的應用場景
  3.2  Python的基礎知識
    3.2.1  註釋
    3.2.2  六大數據類型
  3.3  Python的判斷與循環語句
    3.3.1  比較運算符和關係運算符
    3.3.2  判斷語句
    3.3.3  循環語句

  3.4  Python中的函數
    3.4.1  函數的定義
    3.4.2  函數中的變數
    3.4.3  高級函數用法
    3.4.4  Python中的文件操作函數
  3.5  Python中的面向對象編程
  ……
第4章  卷積神經網路理論基礎
第5章  那些年我們追過的ImageNet圖像識別大賽
第6章  易於應用部署的輕量卷積模型
第7章  Transformer的強勢入侵
第8章  多層感知機的重新思考

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