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深度學習技術與應用(TensorFlow版人工智慧技術應用十四五高等職業教育新形態一體化教材)

  • 作者：編者:董佳佳//鞏建學//趙瑞豐|責編:王春霞//彭立輝
  • 出版社：中國鐵道
  • ISBN：9787113308407
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：161
人民幣：RMB 35 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是高等職業院校人工智慧技術應用專業的專業核心課教材，以深度學習常用的技術和TensorFlow 2.0的框架相結合，以真實案例為載體，介紹了深度學習的概念、TensorFlow基礎語法、神經網路原理、實戰練習等內容。通過學習本書，讀者可以通過搭建自己的神經網路模型來進行圖像識別、目標檢測、人臉識別、圖像分割等應用，還可以使用神經網路生成圖像、基於TensorFlow.js框架搭建網頁端的人工智慧應用等。本書以項目-任務的方式組織內容，每個項目下都配備了3?5個任務供實踐練習使用。通過體驗書中的深度學習案例，讀者可以逐漸對深度學習的項目有所了解，並能夠熟練地進行實踐。本書適合作為高等職業院校人工智慧技術應用專業的教材，也可作為人工智慧愛好者及社會工作者的學習參考書。
作者介紹
編者:董佳佳//鞏建學//趙瑞豐|責編:王春霞//彭立輝
目錄
緒論  深度學習
項目一  基於TensorFlow實現線性回歸
  項目概述
  項目目標
  知識鏈接
    1.TensorFlow的概念
    2.TensorFlow的應用
    3.張量與變數
    4.線性回歸演算法
  項目實施
    任務一  使用TensorFlow實現四則運算
    任務二  使用TensorFlow實現一元線性函數計算
    任務三  使用TensorFlow搭建線性回歸模型
  測驗
  項目總結
項目二  搭建人工神經網路
  項目概述
  項目目標
  知識鏈接
    1.人工神經網路
    2.感知機
    3.全連接神經網路
    4.前向與反向傳播
    5.認識TensorFlow.keras框架
  項目實施
    任務一  搭建一個全連接神經網路
    任務二  載入經典Mnist數據集
    任務三  搭建全連接網路模型實現手寫數字識別
    任務四  搭建全連接網路模型實現手勢識別
  測驗
  項目總結
項目三  卷積神經網路實戰
  項目概述
  項目目標
  知識鏈接
    1.深度學習在電腦視覺中的應用
    2.卷積神經網路
    3.經典的卷積神經網路
    4.激活函數
    5.損失函數
    6.FCN網路
  項目實施
    任務一  搭建一個卷積神經網路
    任務二  使用卷積神經網路實現服裝分類
    任務三  使用全卷積神經網路實現寵物識別
    任務四  模型的存儲與調用
    任務五  基於YOLO模型實現目標檢測
  測驗
    項目總結
項目四  循環神經網路實戰

  項目概述
  項目目標
  知識鏈接
    1.自然語言處理
    2.自然語言處理的應用場景
    3.循環神經網路及其變體
  項目實施
    任務一  搭建一個循環神經網路
    任務二  搭建一個LSTM網路
    任務三  學習率衰減實踐
    任務四  使用循環神經網路實現垃圾郵件檢測
    任務五  使用循環神經網路實現自動生成純音樂
  測驗
  項目總結
項目五  對抗生成網路實戰
  項目概述
  項目目標
  知識鏈接
    1.有監督、無監督學習
    2.生成對抗網路
    3.生成對抗網路工作過程
    4.生成對抗網路的常見應用
    (項目實施
    任務一  搭建一個GAN網路
    任務二  使用GAN模型生成手寫數字
    任務三  使用GAN模型生成二次元動漫頭像
  測驗
  項目總結
項目六  TensorFlow.js實戰
  項目概述
  項目目標
  知識鏈接
    1.TensorFlow.js
    2.網頁編程語言
  項目實施
    任務一  配置環境
    任務二  基於TensorFlow.js實現回歸預測
    任務三  基於TensorFlow.js部署網頁版手寫數字識別
    任務四  基於TensorFlow.js部署網頁版服飾分類
  測驗
  項目總結
參考文獻

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