AI源码解读(卷积神经网络CNN深度学习案例Python版)/人工智能科学与技术丛书--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

\"本书以人工智能发展为时代背景,通过20个机器学习模型和算法案例,为读者提供较为详细的实战方案,以便进行深度学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程,并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习, 快速掌握人工智能程序开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料,可供读者举一反三,二次开发。本书语言简洁,深入浅出,通俗易懂,不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者,而且可作为高等院校相关专业的参考教材,还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。\"

作者简介

李永华，现执教于北京邮电大学，拥有超过10年的嵌入式开发经验，致力于物联网和智能硬件的研究开发工作。在教学中以兴趣为导向，激发学生的创造性；以素质为基础，提高自身教学水平；以科研为手段，促进教学理念转变。通过信息工程专业综合改革，探索了以“学生学为中心”的教学模式，营造生动活泼的学习方法，提高学生独立思考问题、发现问题、解决问题的能力，激发学生的创造激情。在研发及教学实践中指导学生实现200余个创新案例，并指导着一支物联网开发团队，曾在物联网、开源硬件等技术领域进行了多场学术报告，并且出版了《AllJoyn技术原理及物联网程序开发指南》《Arduino实战指南——游戏开发、智能硬件、人机交互、智能家居与物联网设计30例》《Arduino软硬件协同设计实战指南》等多部物联网技术方向的著作。

项目1 电影推荐小程序 1.1 总体设计 1.1.1 系统整体结构 1.1.2 系统流程 1.2 运行环境 1.2.1 Python环境 1.2.2 TensorFlow环境 1.3 模块实现 1.3.1 数据预处理 1.3.2 模型设计 1.3.3 模型训练及测试 1.3.4 特征矩阵提取 1.3.5 推荐电影 1.3.6 客户端 1.4 系统测试 1.4.1 训练准确率 1.4.2 运行结果项目2 服装分类助手 2.1 总体设计 2.1.1 系统整体结构 2.1.2 系统流程 2.2 运行环境 2.2.1 Python环境 2.2.2 PyTorch环境 2.2.3 Django环境 2.3 模块实现 2.3.1 数据预处理 2.3.2 模型创建与编译 2.3.3 模型训练及保存 2.3.4 模型牛成 2.4 系统测试 2.4.1 训练准确率 2.4.2 测试效果 2.4.3 模型应用项目3 检索式模型聊天机器人 3.1 总体设计 3.1.1 系统整体结构 3.1.2 系统流程 3.2 运行环境 3.2.1 Python环境 3.2.2 TensorFlow环境 3.3 模块实现 3.3.1 数据预处理 3.3.2 模型创建与编译 3.3.3 模型训练及保存 3.3.4 模型生成 3.4 系统测试 3.4.1 训练准确率 3.4.2 测试效果 3.4.3 模型应用

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