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模型思維:簡化世界的人工智能模型
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對(duì)從事算法研究與算法開發(fā)的人來說,模型的學(xué)習(xí)與使用必不可少。尤其是在目前如日中天的人工智能領(lǐng)域里,人人談模型,模型也是層出不窮,讓人眼花繚亂。模型讓人又愛又恨。模型可愛的地方在于它確實(shí)能夠解決實(shí)際問題,而且其有效性一般都經(jīng)過了檢驗(yàn)。模型可恨的地方在于學(xué)習(xí)模型是一件非常痛苦的事情,尤其是對(duì)人工智能的初學(xué)者來說。本書將人工智能在現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景中解決的問題分類,并根據(jù)這個(gè)分類來介紹各種模型。書中將人工智能問題分為權(quán)重問題、狀態(tài)問題、序列問題、表示問題、相似問題和分類問題六大類,方便讀者了解各個(gè)模型之間的關(guān)系,也方便讀者理解各個(gè)模型的適用場(chǎng)景。本書盡量更多地介紹模型的使用場(chǎng)景,更多地介紹實(shí)際業(yè)務(wù)需求之間的關(guān)系,更多地采用生活中更淺顯易懂的例子,方便人工智能的初學(xué)者學(xué)習(xí)模型。本書不僅適合希望學(xué)習(xí)和運(yùn)用人工智能模型到具體應(yīng)用場(chǎng)景的企業(yè)工程師、科研院所的學(xué)生和科研人員,也適合對(duì)人工智能模型感興趣的讀者,使其將模型思維應(yīng)用到生活中。

龔才春 ·人工智能 ·21.8萬字

深度學(xué)習(xí)高手筆記(卷2):經(jīng)典應(yīng)用
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本書通過扎實(shí)、詳細(xì)的內(nèi)容,從理論知識(shí)、算法源碼、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等方面對(duì)深度學(xué)習(xí)中涉及的算法進(jìn)行分析和介紹。本書共三篇,第一篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)與分割方向的前沿算法,包括雙階段檢測(cè)、單階段檢測(cè)、無錨點(diǎn)檢測(cè)、特征融合、損失函數(shù)、語義分割這6個(gè)方向;第二篇主要介紹深度學(xué)習(xí)在場(chǎng)景文字檢測(cè)與識(shí)別方向的重要突破,主要介紹場(chǎng)景文字檢測(cè)、場(chǎng)景文字識(shí)別這兩個(gè)階段的算法;第三篇主要介紹深度學(xué)習(xí)的其他算法與應(yīng)用,包括圖像翻譯、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、二維結(jié)構(gòu)識(shí)別、人像摳圖、圖像預(yù)訓(xùn)練、多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練這6個(gè)方向的算法。附錄部分介紹雙線性插值、匈牙利算法、Shift-and-Stitch、德勞內(nèi)三角化、圖像梯度、仿射變換矩陣等內(nèi)容。本書結(jié)構(gòu)清晰,內(nèi)容廣度與深度齊備。通過閱讀本書,讀者可以了解前沿的深度學(xué)習(xí)算法,擴(kuò)展自己的算法知識(shí)面。無論是從事深度學(xué)習(xí)科研的教師及學(xué)生,還是從事算法落地實(shí)踐的工作人員,都能從本書中獲益。

劉巖(@大師兄) ·人工智能 ·21萬字

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