深度学习实战:基于TensorFlow 2.X的计算机视觉开发应用
¥79.80定价
作者: 邱宇航
出版时间:2022-06
出版社:中国水利水电出版社
- 中国水利水电出版社
- 9787517098676
- 1-2
- 451188
- 66258926-6
- 16开
- 2022-06
- 312
- 人工智能软件开发
- 中职 五年制高职 本科 高职 高职本科(应用型本科)
作者简介
内容简介
《深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用》从环境的搭建和 TensorFlow 2.X 的基础语法
讲起,逐步深入到计算机视觉领域的算法模型理论与实战应用,并重点讲解了如何使用 TensorFlow 2.X 框架实现
各类经典的深度学习模型,让读者可以系统地学习 TensorFlow 2.X 在计算机视觉领域的相关知识和实战应用。
全书共 13 章,涵盖的主要内容有 Anaconda 和 Jupyter Notebook 开发环境配置、神经网络模型和用 Python
从零实现神经网络、TensorFlow 2.X 的基础语法、图像分类的算法模型理论和实战、迁移学习技术实战、目标
检测的算法模型理论和实战、自编码器的算法模型理论和实战、生成式对抗网络的算法模型理论和实战、基于
深度学习的指纹识别技术实战、基于 Linux 平台下的深度学习模型网页部署、基于 exe 程序的深度学习识别系
统以及自动机器学习的理论与实战等。
《深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用》内容通俗易懂、案例丰富、实用性强,特别
适合机器学习、深度学习和计算机视觉领域的入门读者阅读,也适合 Python 程序员等其他编程爱好者阅读。另
外,本书也可作为相关院校或培训机构的教材使用。
讲起,逐步深入到计算机视觉领域的算法模型理论与实战应用,并重点讲解了如何使用 TensorFlow 2.X 框架实现
各类经典的深度学习模型,让读者可以系统地学习 TensorFlow 2.X 在计算机视觉领域的相关知识和实战应用。
全书共 13 章,涵盖的主要内容有 Anaconda 和 Jupyter Notebook 开发环境配置、神经网络模型和用 Python
从零实现神经网络、TensorFlow 2.X 的基础语法、图像分类的算法模型理论和实战、迁移学习技术实战、目标
检测的算法模型理论和实战、自编码器的算法模型理论和实战、生成式对抗网络的算法模型理论和实战、基于
深度学习的指纹识别技术实战、基于 Linux 平台下的深度学习模型网页部署、基于 exe 程序的深度学习识别系
统以及自动机器学习的理论与实战等。
《深度学习实战:基于 TensorFlow 2.X 的计算机视觉开发应用》内容通俗易懂、案例丰富、实用性强,特别
适合机器学习、深度学习和计算机视觉领域的入门读者阅读,也适合 Python 程序员等其他编程爱好者阅读。另
外,本书也可作为相关院校或培训机构的教材使用。