深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现【叶韵】
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作 者: | 叶韵 (作者) |
出版社: | 机械工业出版社; 第1版 (2017年6月1日) |
类型: | 计算机/科学 |
书籍语言: | 中文 |
标签: | 程序语言与软件开发, 计算机科学理论, 计算机/网络, 算法, 程序设计, 深度学习, 计算机视觉, 人工智能, 计算机科学, 机器学习, 数字图像处理/计算机视觉 |
《深度学习与计算机视觉:算法原理、框架应用与代码实现》电子书亚马逊售价:9.99元
豆瓣评分:8.4分
编辑推荐:
西门子高级研究员田疆博士作序力荐!Google软件工程师吕佳楠力、英伟达高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士力荐!
作者拥有超过5年的机器学习研发经验,目前在*专注于深度学习和计算机视觉算法的研发。
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注重原理和上手实战,让读者不仅能理解算法背后的思想,还能具备独立开发基于深度学习的计算机视觉算法的能力。
原理讲解通俗易懂,能通过图文定性讲解的就尽量不用公式,不可避免要用公式的地方尽量让公式作为图文讲解的辅助手段。
结合常见的应用场景,通过大量有趣、实用的实例和原创代码,带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力。
从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet,其中包含了作者原创的大量代码和搜集的数据。
内容简介:
本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中基础的知识,并结合常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理 实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。
全书共13章,分为2篇。第1篇基础知识,介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构,后对前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲,介绍了Python基础、OpneCV基础、*简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet,其中包含作者原创的大量代码和搜集的数据,这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。
本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力,并需要读者了解Linux的基本使用。
作者简介:
叶韵
2007年7月毕业于北京大学信息科学技术学院,获学士学位。2011年4月获得了美国亚利桑那州立大学的电气工程博士学位。拥有超过5年的机器学习研发经验。目前在京东专注于深度学习和计算机视觉算法的研发。加入京东前,曾先后在ProPlus Design Solutions硅谷和北京研发中心任职研发经理,负责统计建模和机器学习算法的研发。后加入西门子中国研究院担任研究员,专注于计算影像和计算机视觉的研究。
目录:
深度学习和计算机视觉中的基础数学知识
神经网络和机器学习基础
深度卷积神经网络
Python基础
OpenCV基础
Hello World!
*简单的图片分类——手写数字识别
利用Caffe做回归
迁移学习和模型微调
目标检测
度量学习
图像风格迁移
媒体评论:
这本书广泛而翔实地介绍了深度学习的方方面面,并且由浅入深地阐释了经典CNN算法。作者语言风趣、幽默,对于那些对深度学习充满兴趣,想跃跃欲试的入门读者而言,是一本极好的参考读物。
——华远志 NVIDIA(英伟达)公司高级工程师
Codelab是Google工程师文化的重要组成部分,有经验的程序员理论结合实践,将新技术和新工具用实例的方式加以介绍。无论是Noogler还是Senior Googler,面对Google庞杂的内部技术,正是Codelab使大家能够快速无师自通。叶博士的这本“实战”正是机器学习各领域的一个个高质量的Codelab,是作者多年来摸索积累的*手经验的总结。对于善于学习推广的程序员,一定可以在学习Deep Learning的路上发现此书大有助益,事半功倍。
——吕佳楠 Google 公司软件工程师
本书对时下热门的深度学习技术从多个视角进行了细致剖析。从深度学习理论在AI领域的进化史,到深度学习理论的数学基础,再到利用工具快速构建深度学习模型,书中都有深入浅出的讲解。书中描述了深度学习技术在计算机视觉各个领域的*应用,内容全面而丰富,示例通俗易懂,是一本带领工程人员深入理解深度学习技术的实用宝典。
——钟诚 博士,理光软件研究院研究员
荷尔蒙决定一见钟情,多巴胺决定天长地久。