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深度學習(從零基礎快速入門到項目實踐)/跟我一起學人工智慧

  • 作者：編者:文青山|責編:趙佳霓
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302668602
  • 出版日期：2024/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：520
人民幣：RMB 129 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從Python基礎入手，循序漸進地講解機器學習、深度學習等領域的演算法原理和代碼實現，在學習演算法理論的同時也使讀者的代碼工程能力逐步提高。
    本書共6章，第1章從零基礎介紹Python基礎語法、Python數據處理庫NumPy、Pandas、Matplotlib、OpenCV的使用；第2章主要介紹機器學習演算法的原理並配有代碼實例，方便在理解原理的同時也能寫出代碼；第3章主要介紹深度學習框架TensorFlow Keras、PyTorch的API和網路模型的搭建方法，力保讀者能夠掌握主流深度學習框架的使用；第4章主要介紹卷積神經網路各種卷積的特性，並通過代碼實現了多個經典分類網路；第5章介紹目標檢測領域中的多個經典演算法的原理，並配套展現了代碼調試的過程，將演算法原理與代碼進行結合，方便讀者更深入地理解演算法原理；第6章分享深度學習項目的分析和實現過程。
    本書精心設計的演算法原理講解、代碼實現，不僅適合對深度學習感興趣的初學者，同時對高校學生、教師、相關技術人員、研究人員及從事深度學習的工程師都有較高的參考價值。
作者介紹
編者:文青山|責編:趙佳霓
    文青山Qwen，智谷一川公司高級講師，智谷集團研發總監，高級軟體測試項目經理，自動化測試框架專家。從事IoT、人工智慧等領域測試開發十余年，擁有豐富的團隊項目管理經驗，曾主導過CMMI3以及IOS9001質量體系認證。涉足Python開發、AI測試平台開發等技術攻關，擅長為企業建立業務測試、測試開發、性能自動化線的標準，多次負責千萬級至億級月活項目的質量保障工作，能獨立編寫多端代碼，擅長跨領域作戰。
目錄
第1章  Python編程基礎
  1.1  環境搭建
  1.2  基礎數據類型
    1.2.1  數值型
    1.2.2  字元串
    1.2.3  元組
    1.2.4  列表
    1.2.5  字典
    1.2.6  集合
    1.2.7  數據類型的轉換
  1.3  條件語句
  1.4  循環語句
  1.5  函數
  1.6  類
  1.7  文件處理
  1.8  異常處理
  1.9  模塊與包
  1.10  包的管理
  1.11  NumPy簡介
    1.11.1  NDArray的創建
    1.11.2  NDArray索引與切片
    1.11.3  NDArray常用運算函數
    1.11.4  NDArray廣播機制
  1.12  Pandas簡介
    1.12.1  Pandas對象的創建
    1.12.2  Pandas的索引與切片
    1.12.3  Pandas常用統計函數
    1.12.4  Pandas文件操作
  1.13  Matplotlib簡介
    1.13.1  Matplotlib基本使用流程
    1.13.2  Matplotlib繪直方圖、餅圖等
    1.13.3  Matplotlib繪三維圖像
  1.14  OpenCV簡介
    1.14.1  圖片的讀取和存儲
    1.14.2  畫矩形、圓形等
    1.14.3  在圖中增加文字
    1.14.4  讀取視頻或攝像頭中的圖像
第2章  機器學習基礎
  2.1  HelloWorld之KNN演算法
    2.1.1  KNN演算法原理
    2.1.2  KNN演算法代碼實現
  2.2  梯度下降
    2.2.1  什麼是梯度下降
    2.2.2  梯度下降的代碼實現
    2.2.3  SGD、BGD和MBGD
    2.2.4  Momentum優化演算法
    2.2.5  NAG優化演算法
    2.2.6  AdaGrad優化演算法
    2.2.7  RMSProp優化演算法
    2.2.8  AdaDelta優化演算法

    2.2.9  Adam優化演算法
    2.2.10  學習率的衰減
  2.3  線性回歸
    2.3.1  梯度下降求解線性回歸
    2.3.2  梯度下降求解多元線性回歸
  2.4  邏輯回歸
    2.4.1  最大似然估計
    2.4.2  梯度下降求解邏輯回歸
  ……
第3章  深度學習框架
第4章  卷積神經網路
第5章  目標檢測
第6章  項日實戰
參考文獻

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