这是一部从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别的著作,由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写。

在知识点的选择上,本书广度和深度兼顾,既能让完全没有基础的读者迅速入门,又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术;在写作方式上,本书避开了复杂的数学公式及其推导,从问题的前因后果、创造者的思考过程,利用简单的数学计算来做模型分析和讲解,通俗易懂。更重要的是,本书不仅仅是聚焦于技术,而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。

全书一共13章:

第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建;

第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理;

第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类,专注于实操,是从基础向高阶的过渡;

第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理,包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题;

第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。

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361图书馆 » 深度学习与图像识别

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