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深度学习实战 版权信息
- ISBN：9787519852931
- 条形码：9787519852931 ; 978-7-5198-5293-1
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
深度学习实战 本书特色
无论你是一个渴望进入人工智能领域的软件工程师，还是一位资深的数据科学家，又或是一个梦想着制造下一个流行的AI软件的爱好者，你可能都想知道如何开始深度学习。本书将教你如何使用实际操作逐步构建云端、移动端、浏览器和边缘设备上的深度学习实际应用程序。 凭借多年将深度学习研究转化为获奖应用的行业经验，本书作者指导你将想法转化为人们可以实际应用的东西。 本书将教你如何使用实际操作逐步构建云端、移动端、浏览器和边缘设备上的深度学习实际应用程序。 “书名中用'实战'一词非常合适。对于当今业界的机器学习实践，存在两个突出的问题：员工需要提升和模型需要微调。这本书同时满足上述需求。”——Paco NathanDerwen Al创始人 本书将教你如何使用实际操作逐步构建云端、移动端、浏览器和边缘设备上的深度学习实际应用程序。
深度学习实战 内容简介
用Keras、TensorFlow、Core ML，以及TensorFlow Lite训练、微调并发布计算机视觉模型。为不同设备开发AI应用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano，以及Google Coral。探索有趣的项目，从硅谷“热狗识别”应用程序到谷歌规模的图像搜索，以及40多个案例研究和行业实例。在电子游戏环境中模拟一辆自动驾驶汽车并用强化学习构建一个微型版自动驾驶汽车。使用迁移学习在几分钟内训练模型。发现50多个实用技巧，用以*Z大化模型准确度和速度、调试程序，以及将应用扩展到数百万用户规模。
深度学习实战 目录
目录
前言 1
第1 章 探索人工智能前景 15
致歉 16
真正的介绍 17
什么是人工智能？ 17
人工智能简史 20
激动人心的开始 21
寒冷黑暗的日子 22
一线希望 23
深度学习是如何兴盛的 26
完美深度学习解决方案的组成要素 29
数据集 30
模型结构 32
框架 35
硬件 38
负责任的人工智能 41
偏差 43
责任和可解释性 45
再现性 46
稳健性 46
隐私 47
总结 47
常见问题 48
第2 章 图片中有什么：用Keras 实现图像分类 51
Keras 简介 52
预测图像类别 53
调查模型 58
ImageNet 数据集 58
模型园 61
类激活图 62
总结 65
第3 章 猫与狗：用Keras 在30 行代码中实现
迁移学习 66
使预先训练的模型适应新任务 67
卷积神经网络初探 68
迁移学习 70
微调 71
微调多少 72
利用迁移学习和Keras 构建一个定制的分类器 73
组织数据 74
建立数据管道 76
类别数 77
批量大小 78
数据扩充 78
定义模型 82
训练模型 82
设置训练参数 82
开始训练 84
测试模型 85
分析结果 86
进一步阅读 93
总结 93
第4 章 构建反向图像搜索引擎：理解嵌入 95
图像相似性 96
特征提取 99
相似性搜索 102
用t-SNE 可视化图像簇 106
提高相似性搜索的速度 110
特征向量长度 110
基于PCA 减少特征长度 112
基于近似*近邻方法扩展相似搜索 116
近似*近邻基准 117
应该用哪个库？ 117
创建合成数据集 119
蛮力搜索 119
Annoy 119
NGT 120
Faiss 121
通过微调提高精度 121
用于一次人脸验证的孪生网络 126
案例研究 127
Flickr 127
Pinterest 128
与名人面貌相似者 129
Spotify 130
图像描述 131
总结 133
第5 章 从初学者到掌握预测：*大化卷积神经网络的
精度 134
工具介绍 135
TensorFlow Datasets 136
TensorBoard 137
What-If 工具 140
展开全部
深度学习实战 作者简介
Anirudh Koul是Al for Good的先驱，同时也是UN和TEDx的发言人，还是微软人工智能与研究中心的资深科学家，他在那里创立了Seeing Al，这是继iPhone之后盲人社区最常用的技术。 Siddha Ganju是NVIDIA的自动驾驶设计师。她曾入选福布斯2019年“30位30岁以下商业领袖”的排行榜。此前，她在Deep Vision为资源受限的边缘设备开发了深度学习模型。 Meher Kasam是一位经验丰富的软件开发人员，所开发的应用程序每天都有上千万用户使用。他为Square和微软的一系列应用提供了功能，从Square的销售点（POS）APP到微软必应（Bing）APP。
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