深度學習與圖像處理實戰(zhàn)

定　價：￥39.80

作　者：	羅穎，賴國明
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787115594808	出版時間：	2022-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	156	字數：

內容簡介

　　本書介紹了深度學習的歷史、學習深度學習模型所需要的數學基礎、深度學習模型的基本組成和常用深度學習模型的應用。本書共12章，～5章介紹深度學習基礎、深度學習環(huán)境的安裝與使用、神經網絡的數學基礎、搭建一個簡單的神經網絡、模型評估及模型調優(yōu)等，第6～12章介紹VGG網絡實現貓狗識別、ResNet實現手勢識別、搭建MobileNet實現電表編碼區(qū)域檢測、FCN實現斑馬線分割、基于U-Net的工業(yè)缺陷檢測、GAN圖像生成、ACGAN生成帶標簽圖片等多個綜合實例，通過在實踐中融入理論，幫助讀者掌握深度學習的概念和應用開發(fā)。本書可以作為高職高專院校人工智能相關專業(yè)的教材，也可以作為人工智能領域相關培訓教材，并適合想入門深度學習的人員和廣大人工智能愛好者自學使用。

作者簡介

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圖書目錄

第1章深度學習基礎
1.1 深度學習的定義
1.2 深度學習的特點
1.3 深度學習的歷史
1.3.1 深度學習的起源
1.3.2 深度學習的發(fā)展
1.3.3 深度學習的爆發(fā)
1.4 深度神經網絡概述
1.4.1 VGGNet
1.4.2 GoogLeNet
1.4.3 ResNet
1.4.4 FCN
1.4.5 U-Net
1.4.6 Mask R-CNN
1.4.7 YOLO
1.5 深度學習的應用
1.5.1 圖像領域
1.5.2 聲音領域
1.5.3 文本領域
1.6 深度學習的未來趨勢
本章小結
第2章深度學習環(huán)境的安裝與使用
2.1 Anaconda的安裝與使用
2.1.1 Anaconda簡介
2.1.2 Anaconda的安裝
2.1.3 conda簡介
2.2 TensorFlow環(huán)境搭建與使用
2.2.1 安裝TensorFlow CPU版本
2.2.2 安裝TensorFlow GPU版本
2.2.3 PyCharm的安裝
2.2.4 PyCharm的使用
2.2.5 TensorFlow的使用
2.3 Keras簡介與使用
2.3.1 Keras的意義
2.3.2 Keras的設計原則
2.3.3 Keras的工作方式
2.3.4 Keras快速上手
2.3.5 Keras簡單實例
本章小結
第3章神經網絡的數學基礎
3.1 矩陣
3.1.1 矩陣定義
3.1.2 矩陣加法
3.1.3 矩陣乘法
3.1.4 矩陣的轉置
3.1.5 矩陣的逆
3.2 隨機變量及概率分布
3.2.1 隨機變量定義
3.2.2 離散型隨機變量的概率分布
3.2.3 連續(xù)型隨機變量及其概率密度函數