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深度學習技術基礎(人工智慧微課版面向新工科專業建設電腦系列教材)

  • 作者：田春偉//左旺孟|責編:白立軍|總主編:張堯學
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302676218
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：130
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著人工智慧和數字技術的飛速發展，深度學習已成為現代技術革新的核心驅動力之一。從語音識別到自動駕駛，深度學習的應用正在不斷改變人們的生活方式。然而，深度學習技術的複雜性和廣泛性，使得初學者和實踐者在理解與應用這些技術時面臨諸多挑戰。因此，本書對深度學習的基本理論、核心技術及實際應用進行了系統梳理，旨在幫助讀者全面掌握這一領域的核心知識。
    本書融合理論、技術與實踐，旨在為深度學習愛好者、高等學校電腦科學與技術、人工智慧、智能科學與技術等相關專業本科生、研究生以及工業界的專業人士提供一條系統而清晰的學習路徑。無論是從事學術研究，還是專註于實際應用，不同背景的讀者都能從本書中獲得寶貴的知識與實踐經驗。
作者介紹
田春偉//左旺孟|責編:白立軍|總主編:張堯學
目錄
第1章  人工神經網路
  1.1  人工神經網路的起源與發展
  1.2  人工神經網路的基本概念
    1.2.1  人工神經網路的組成
    1.2.2  人工神經網路的核心組件
    1.2.3  前饋與反饋神經網路
  1.3  人工神經網路的模型及應用
  1.4  例題
  1.5  課後習題
第2章  卷積神經網路
  2.1  卷積神經網路的發展
  2.2  卷積神經網路的原理
  2.3  卷積神經網路的基本組件
    2.3.1  卷積層
    2.3.2  池化層
    2.3.3  歸一化層
    2.3.4  激活函數
    2.3.5  全連接層
  2.4  卷積神經網路參數優化方法
  2.5  卷積神經網路的優缺點及其應用場景
  2.6  例題
  2.7  課後習題
第3章  經典卷積神經網路
  3.1  AlexNet
    3.1.1  AlexNet的網路結構
    3.1.2  AlexNet的改進
  3.2  VGGNet
    3.2.1  VGGNet的網路結構
    3.2.2  VGGNet的特點
  3.3  GoogLeNet
    3.3.1  Inception結構
    3.3.2  輔助分類器
  3.4  殘差網路
  3.5  密集連接網路
  3.6  生成對抗網路
    3.6.1  生成對抗網路概述
    3.6.2  生成對抗網路訓練過程
    3.6.3  生成對抗網路的發展
  3.7  Transformer
    3.7.1  Transformer概述
    3.7.2  自注意力機制
    3.7.3  Transformer的輸入
    3.7.4  掩碼機制
    3.7.5  Transformer網路
  3.8  例題
  3.9  課後習題
第4章  深度學習技術編程工具
  4.1  Caffe
    4.1.1  Caffe概述
    4.1.2  Caffe的特點

  4.2  Keras
    4.2.1  Keras概述
    4.2.2  Keras的特點
  4.3  TensorFlow
    4.3.1  TensorFlow概述
    4.3.2  TensorFlow的特點
  4.4  PyTorch
    4.4.1  PyTorch概述
    4.4.2  PyTorch的特點
  4.5  例題
  4.6  課後習題
第5章  深度學習技術的應用
  5.1  圖像去噪
    5.1.1  圖像去噪任務
    5.1.2  數據集
    5.1.3  經典圖像去噪網路
  5.2  圖像超解析度
    5.2.1  圖像超解析度任務
    5.2.2  數據集
    5.2.3  主流圖像超解析度網路
  5.3  圖像識別
    5.3.1  圖像識別的概念
    5.3.2  常用圖像分類數據集
    5.3.3  經典圖像分類演算法
  5.4  目標檢測
    5.4.1  目標檢測的概念
    5.4.2  常用目標檢測數據集
    5.4.3  兩階段目標檢測演算法
    5.4.4  單階段目標檢測演算法
  5.5  圖像分割
    5.5.1  圖像分割的概念
    5.5.2  語義分割演算法
    5.5.3  實例分割演算法
    5.5.4  圖像分割的應用場景
    5.5.5  總結與展望
  5.6  例題
  5.7  課後習題
第6章  總結和展望
參考文獻

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