AI视觉大全：用最好用的PyTorch实作 pdf epub mobi txt 电子书下载 2024

图书介绍

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出版者出版社：佳魁资讯订阅出版社新书快讯新功能介绍

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出版日期出版日期：2018/10/09

语言语言：繁体中文

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发表于2024-04-26

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图书描述

●用PyTorch实作电脑视觉
　　●零基础掌握深度学习、Python、PyTorch、神经网路、移转学习及相关数学知识

　　电脑视觉、自然语言处理和语音辨识是目前深度学习领域热门的三大应用方向，本书希望帮助零基础或基础较为薄弱的读者入门深度学习，独立使用深度学习知识处理电脑视觉问题。

　　读者透过本书将学到人工智慧的基础概念及Python程式设计技能，掌握PyTorch的使用方法，学到深度学习相关的理论知识，如旋积神经网路、循环神经网路、自动编码器等。

　　在掌握深度学习理论和程式设计技能之后，读者还会学到如何基于PyTorch深度学习框架实战电脑视觉。
　　书中大量实例可让读者在循序渐进学习的同时，不断地获得成就感。

　　适用：对深度学习技术感兴趣、或相关基础知识较为薄弱或零基础的读者。

著者信息

作者简介

唐进民

　　深入理解深度学习与电脑视觉知识体系，有扎实的PyTorch、Python和数学功底。长期活跃于Github、知乎等平台并分享与深度学习相关的文章，还在AI网路教育平台兼职Mentor，辅导新学员入门机器学习和深度学习。

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图书目录

前言

01 | 浅谈人工智慧、神经网路和电脑视觉
1.1 人工还是智慧
1.2 人工智慧的三起两落
1.3 神经网路简史
1.4 电脑视觉
1.5 深度学习+

02 | 相关的数学知识
2.1　矩阵运算入门
2.2　导数求解

03 | 深度神经网路基础
3.1 监督学习和无监督学习
3.2 欠拟合和过拟合
3.3 反向传播
3.4 损失和最佳化
3.5 启动函数
3.6 本机深度学习工作站

04 | 旋积神经网路
4.1 旋积神经网路基础
4.2 LeNet 模型
4.3 AlexNet 模型
4.4 VGGNet 模型
4.5 GoogleNet
4.6 ResNet

05 | Python
5.1 Python 简介
5.2 Jupyter Notebook
5.3 Python 入门
5.4 Python 中的NumPy
5.5 Python 中的Matplotlib

06 | PyTorch 基础
6.1 PyTorch 中的Tensor
6.2 自动梯度
6.3 模型架设和参数最佳化
6.4 实战手写数字识别

07 | 迁移学习
7.1 迁移学习入门
7.2 资料集处理
7.3 模型架设和参数最佳化
7.4 小结

08 | 影像风格迁移实战
8.1 风格迁移入门
8.2 PyTorch 影像风格迁移实战
8.3 小结

09 | 多模型融合
9.1 多模型融合入门
9.2 PyTorch 之多模型融合实战
9.3 小结

10 | 循环神经网路
10.1 循环神经网路入门
10.2 PyTorch 之循环神经网路实战
10.3 小结

11 | 自动编码器
11.1 自动编码器入门
11.2 PyTorch 之自动编码实战
11.3 小结