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深度学习案例实战

深度学习案例实战

一本关于深度学习和机器学习的实战案例书
  • 字数: 313000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 作者: 赵卫东 编
  • 出版日期: 2024-12-01
  • 商品条码: 9787115656025
  • 版次: 1
  • 开本: 16开
  • 页数: 192
  • 出版年份: 2024
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精选
编辑推荐
(1)作者来自复旦大学,在国内具有一定的影响力,常举办相关的培训和讲座。 (2)难度适中、系统性强,内容基本覆盖了主流深度学习平台的主要特点和深度学习的实战难点。深入浅出,适合初学者。 (3)教材配套资料齐全,包括PPT课件、思考题、分析数据、Python程序、源代码和讲解视频等,还有实验平台和头歌在线教学平台。 (4)实践指导性强。利用主流的深度学习开源平台,通过15个实战案例知识,结合多家知名企业的实战合作项目实践,详细地分析了深度学习算法在典型领域的应用。 (5)国家级一流本科课程“深度学习及其应用”的配套教材。
内容简介
本书涵盖多个领域的深度学习应用案例,旨在通过具体的案例阐述典型深度学习算法在图像分类、声音识别、目标检测等多个领域的应用。本书的案例包括太阳黑子智能分类、气象预测、食物咀嚼声音分类、智能厨房、智能冰箱食材识别、集体照人脸识别、遛狗牵绳智能检测、智能药品识别、道路裂缝检测、学生课堂行为检测、水边垂钓行为检测、主副驾驶员安全带佩戴情况检测等。这些案例旨在通过解决实际问题帮助读者深入理解深度学习算法的应用和实践。
本书可作为高等院校相关专业深度学习课程的教材,也适合作为具有一定深度学习算法基础的大学生、研究生和社会人士学习深度学习的参考书。
作者简介
赵卫东,复旦大学副教授,主要负责本科生和各类研究生机器学习、大数据核心技术和人工智能(机器学习)(商务数据分析)等课程的教学,2011年纽约大学访问学者。人工智能(机器学习)被评为上海市精品课程以及CMOOC联盟线上线下混合式教学改革项目,获得2013年高等教育上海市教学成果奖二等奖。目前主要研究方向包括机器学习应用和大数据分析等。主持国家自然科学基金2项、国家重点研发计划子课题、上海市浦江人才以及企业合作课题等30多项目。已在Knowledge and Information Systems ,Information Processing & Management,Information Systems Frontiers,Intelligent Data Analysis,Applied Intelligence等国内外刊物和学术会议发表论文100多篇。出版专著、教材《机器学习》《机器学习案例实战》《Python机器学习实战案例》等10多部。获得上海市2015年上海市科技进步二等奖。CDA三级认证数据科学家,腾讯云和百度云机器学习认证讲师。
目录
第1章 低代码开发和加速平台 1
1.1 深度学习项目需求 2
1.2 ModelScope简介 2
1.3 OpenVINO简介 5
第2章 太阳黑子智能分类 10
2.1 背景分析 11
2.2 数据准备 11
2.3 数据预处理 12
2.3.1 图像融合 12
2.3.2 数据增强 14
2.3.3 数据集划分 15
2.4 卷积神经网络分类模型 18
2.4.1 基础网络 18
2.4.2 网络输出层设计 19
2.4.3 学习率衰减 20
2.4.4 模型训练 20
2.4.5 实验评估 22
2.5 基于Conformer的图像分类模型 23
2.5.1 Conformer模型介绍 23
2.5.2 模型构建 23
2.5.3 训练过程 25
2.5.4 模型优化 26
……

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