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PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
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《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》立足于具體的企業(yè)級(jí)項(xiàng)目開發(fā)實(shí)踐,以通俗易懂的方式詳細(xì)介紹PyTorch深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論以及相關(guān)的必要知識(shí),同時(shí)以實(shí)際動(dòng)手操作的方式來引導(dǎo)讀者入門人工智能深度學(xué)習(xí)。《PyTorch深度學(xué)習(xí)與企業(yè)級(jí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》共分18章,內(nèi)容主要包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系,深度學(xué)習(xí)框架PyTorch2.0的環(huán)境搭建,Python數(shù)據(jù)科學(xué)庫,深度學(xué)習(xí)基本原理,PyTorch2.0入門,以及13個(gè)實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目:遷移學(xué)習(xí)花朵識(shí)別、垃圾分類識(shí)別、短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)、空氣質(zhì)量預(yù)測(cè)、手寫數(shù)字識(shí)別、人臉識(shí)別與面部表情識(shí)別、圖像風(fēng)格遷移、糖尿病預(yù)測(cè)、基于GAN生成動(dòng)漫人物畫像、基于大語言模型的NLP、猴痘病毒識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、X光肺部感染識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)、樂器聲音音頻識(shí)別項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)。

宋立桓 宋立林 ·人工智能 ·10.8萬字

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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