人工智能深度学习综合实践
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作者罗卿, 常城主编
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115575890
出版时间2022-08
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数136页
字数213千字
定价39.8元
货号SC:9787115575890
上书时间2024-06-27
商品详情
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作者简介:
罗卿，男，工学博士，现主要从事软件技术专业人工智能方向的教学和研究工作，研究方向为人工智能、深度学习，参与过多项国家自然科学基金项目和电子信息产业发展基金项目，至今已发表教科研论文11篇，其中多篇论文由EI和SCI检索，获得国家授权发明专利2项。
主编推荐:
1. 引入百度人工智能工具平台技术和产业实际案例，深化产教融合
2. 以“岗课赛证”融通为设计思路，培养高素质技术技能型人才
3．理论与实践紧密结合，注重动手能力的培养
4. 百度1+X人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书配套教材
内容简介:
本书较为全面地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目，包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质培养为核心，通过理论与实战相结合的方式，培养能够根据深度学习项目需求，完成模型训练、模型应用及预训练模型迁移学习等工作的人才。
本书适用于“1+X”证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书（中级）的教学和培训，也适合作为中等职业学校、高等职业学校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材，还适合作为需充实深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。
目录:
第1篇深度学习模型训练1
项目1深度学习全连接神经网络应用2
项目描述2
知识准备2
1．1深度学习分类任务2
1．1．1深度学习分类任务的概念2
1．1．2深度学习分类任务的类型3
1．1．3分类任务与回归任务的区别3
1．2全连接神经网络3
1．3激活函数4
1．3．1Sigmoid()函数4
1．3．2ReLU()函数5
1．3．3Softmax()函数6
1．4交叉熵损失函数7
1．5手写数字识别数据集7
1．6全连接神经网络的训练方法8
项目实施通过全连接神经网络识别手写数字8
1．7实施思路8
1．8实施步骤9
知识拓展15
课后实训15
项目2深度学习卷积神经网络应用16
项目描述16
知识准备16
2．1卷积神经网络的概念16
2．2卷积层17
2．2．1卷积计算17
2．2．2步长18
2．2．3填充19
2．2．4多通道卷积19
2．3池化层21
2．4如何训练卷积神经网络21
项目实施通过卷积神经网络识别手写数字22
2．5实施思路22
2．6实施步骤22
知识拓展31
课后实训32
项目3深度学习模型训练——循环神经网络应用33
项目描述33
知识准备34
3．1循环神经网络的常见类型34
3．2循环神经网络的基本结构34
3．
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