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题名/责任者:

深度学习与图像识别:原理与实践/魏溪含, 涂铭, 张修鹏著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2019

ISBN及定价:

978-7-111-63003-6/CNY129.00

载体形态项:

x, 265页:图 (部分彩图);24cm

并列正题名:

Deep learning and image recognition:principle and practice

其它题名:

原理与实践

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

魏溪含 著

个人责任者:

涂铭 著

个人责任者:

张修鹏 著

学科主题:

人工智能-算法-应用-图象识别-教材

中图法分类号:

TP391.413

一般附注:

华章IT 彩色印刷

责任者附注:

魏溪含, 爱丁堡大学人工智能硕土, 阿里巴巴达摩院算法专家, 在计算机视觉、大数据领城有8年以上的算法架构和研发经验。涂铭, 资深阿里巴巴数据架构师, 对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java相关技术有深入的研究, 积累了丰富的实践经验。张修鹏, 毕业于中南大学, 阿里巴巴技术发展专家, 长期从事云计算、大数据、人工智能与物联网技术的商业化应用, 在阿里巴巴首次将图像识别技术引入工业。

提要文摘附注:

全书一共13章: 第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建; 第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理; 第7章讲解了如何利用Py Torch来实现神经网络的图像分类, 专注实操，是从基础向高阶的过渡; 第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理, 包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题; 第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。

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