图像识别——深度学习模型理论与实战

图书标准信息

• 作者 于浩文
• 出版社 清华大学出版社
• 出版时间 2022
• 版次 1
• ISBN 9787302652656
• 定价 79.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 页数 312页
• 字数 466千字

【内容简介】

本书专注于深度学在图像识别领域的应用，内容涵盖20122023年的经典和前沿模型，不仅详细讲解了各种模型的理论知识，还为读者提供了丰富的实践作指南，旨在为读者提供一个从基础到的全方位指导。
本书章介绍人工智能在计算机视觉领域的现状，第2章和第3章介绍编程基础，有基础的读者可以跳过这两章。第4章和第5章详细讲解卷积算法和基于卷积算法具有里程碑意义的模型。第6章介绍中常用的轻量级卷积模型。第7章和第8章对现阶段前沿的图像识别模型进行讲解。
本书适合对图像识别领域感兴趣的本科生、及图像识别从业者阅读。对于新入门的读者，本书提供了丰富的预备知识，而对于有经验的读者，可以直接跳到主题进行阅读。

【作者简介】

:
于浩文，南安普顿大学人工智能专业硕士一等学位，曼彻斯特大学生物信息与系统生物硕士一等学位；湖南点头教育科技有限公司联合创始人。在SCI上发表论文三篇，IEEE上发表论文一篇，获国家技术专利一项。

【目录】

章 人工智能介绍

1.1 什么是人工智能

1.2 人工智能的3次浪潮

1.2.1 人工智能的次浪潮

1.2.2 人工智能的第2次浪潮

1.2.3 人工智能的第3次浪潮

1.3 人工智能发展的三要素

1.3.1 人工智能发展的基石：数据

1.3.2 人工智能发展的动力：算法

1.3.3 人工智能发展的手段：算力

1.4 人工智能的美好愿景

1.4.1 乌鸦与鹦鹉的启示

1.4.2 人工智能到底有多智能

第2章 深度学环境配置

2.1 专业名称和配置方案介绍

2.1.1 专业名称介绍

2.1.2 windows配置pytorch深度学环境初级方案

2.1.3 windows配置pytorch深度学环境方案

2.2 anaconda配置python和pytorch

2.2.1 anaconda简介

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