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图像识别 深度学习模型理论与实战
字数: 466000
装帧: 平装
出版社: 清华大学出版社
作者: 于浩文 编
出版日期: 2024-02-01
商品条码: 9787302652656
版次: 1
开本: 16开
页数: 328
出版年份: 2024
定价:
¥79
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舞蹈音乐的基础理论与应用
内容简介
本书专注于深度学习在图像识别领域的应用,内容涵盖2012-2023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操作指南,旨在为读者提供一个从基础到高级的全方位指导。
本书第1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章介绍工业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、研究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,可以直接跳到高级主题进行阅读。
目录
第1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 人工智能的第1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 人工智能发展的必备三要素
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 深度学习环境配置
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深度学习环境初级方案
2.1.3 Windows配置PyTorch深度学习环境进阶方案
2.2 Anaconda配置Python和PyTorch
2.2.1 Anaconda简介
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