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寄语:
用大量图形辅助理解抽象知识点 用案例实践提升动手能力,掌握Python、TensorFlow、PyTorch、Keras、scikit-learn、Chainer等不同深度学习框架及树莓派的特点和使用
内容简介:
《机器学习·深度学习图像识别从基础到案例实战》一书用大量的图形图像,结合Python代码介
绍了人工智能领域图像识别的相关知识。全书共3部分,其中第1部分介绍了基础知识及相关工具如
Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等软件库的使用方法;第2部分主要借助TensorFlow、
PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具实现了16个不同层次的图像识别案例,如Iris数据集分类、
手写数字识别、人物检测等,助力提升读者实战水平;第3部分介绍了基于Python的面向对象编程知
识和如何用Python建立Web服务器。本书浅显易懂,特别适合作为大中专院校相关专业的参考书,也
适合想通过Python系统学习机器学习和深度学习、用Python进行图像识别的入门参考书。
书籍目录:
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作者介绍:
川岛贤,日本东北大学研究生院信息科学研究科应用信息学硕士,虹贤舍公司代表。2004年毕业于宫城大学事业构想学部,曾在仙台的一家软件制作公司从事人工智能、多智能体平台的研究开发工作。期间开发了多智能体平台自动发现系统,并独自开发了心电图无线传输系统,其他也参与电子商务网站的开发工作。?2008年加入埃森哲公司。作为外包顾问,在日本业界秀的业务现场工作。6年间,在海内外多中心、多国团队的项目管理,以及关键系统、库存生产管理、人力资源管理、客户管理等多个系统的管理、开发、维护和运营等方面积累了丰富经验。2015年成立虹贤舍公司。?目前,他为多个技术领域的大量中小企业提供信息技术咨询服务,并从事信息系统、网络服务和智能手机应用程序的企划和开发工作。同时,他还作为中小企业、创业公司的技术顾问、顾问、编程教师和研讨会讲师等开展广泛工作。?另外,他还运营一个技术博客,传播电子、loT、机器学习、深度学习等领域的知识。
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原文赏析:
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其它内容:
编辑推荐
本书适合读者对象:1. 有一定编程基础,想从事图像识别开发相关工作的读者;2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者;3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。
本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域,是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。
1、 作者专业,技术和经验丰富
本书作者为日本东京大学应用信息学硕士,并多年从事人工智能开发工作,专业知识雄厚,实战经验丰富。
2、 案例较多、注重实践
本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说,然后通过不同的深度学习框架(TensorFlow、PyTorch、Keras等)编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例,用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点,选择合适的工具更好地为实现目标服务。
3、 通俗易懂,避免用复杂的数学公式
本书作为一本图像识别的入门书,充分考虑到初学者的特点,没有使用复杂的数学公式,也没有晦涩难懂的文字解说,而是用图像辅助读者更好、更快理解知识点,用大量的代码引领读者实际操作,在提升动手能力的同时理解底层原理。
书籍介绍
《机器学习·深度学习图像识别从基础到案例实战》一书用大量的图形图像,结合Python代码介
绍了人工智能领域图像识别的相关知识。全书共3部分,其中第1部分介绍了基础知识及相关工具如
Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等软件库的使用方法;第2部分主要借助TensorFlow、
PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具实现了16个不同层次的图像识别案例,如Iris数据集分类、
手写数字识别、人物检测等,助力提升读者实战水平;第3部分介绍了基于Python的面向对象编程知
识和如何用Python建立Web服务器。本书浅显易懂,特别适合作为大中专院校相关专业的参考书,也
适合想通过Python系统学习机器学习和深度学习、用Python进行图像识别的入门参考书。
网站评分
书籍多样性:8分
书籍信息完全性:5分
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我是新来的考古学家
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好棒good
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喜欢!很棒!!超级推荐!
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:9分
主题深度:8分
文字风格:7分
语言运用:9分
文笔流畅:6分
思想传递:8分
知识深度:4分
知识广度:3分
实用性:4分
章节划分:5分
结构布局:3分
新颖与独特:8分
情感共鸣:4分
引人入胜:7分
现实相关:5分
沉浸感:6分
事实准确性:9分
文化贡献:3分