返回首页
苏宁会员
购物车 0
易付宝
手机苏宁

服务体验

店铺评分与同行业相比

用户评价:----

物流时效:----

售后服务:----

  • 服务承诺: 正品保障
  • 公司名称:
  • 所 在 地:

  • 人工智能深度学习综合实践 罗卿,常城 编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 罗卿,常城著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2022-08-01 00:00:00
    送至
  • 由""直接销售和发货,并提供售后服务
  • 加入购物车 购买电子书
    服务

    看了又看

    商品预定流程:

    查看大图
    /
    ×

    苏宁商家

    商家:
    文轩网图书旗舰店
    联系:
    • 商品

    • 服务

    • 物流

    搜索店内商品

    商品分类

         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 罗卿,常城著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2022-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-08-01
    • 字数:213000
    • 页数:128
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115575890
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    人工智能深度学习综合实践

    作  者:罗卿,常城 编
    定  价:39.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2022年08月01日
    页  数:136
    装  帧:平装
    ISBN:9787115575890
    主编推荐

    1. 引入百度人工智能工具平台技术和产业实际案例,深化产教融合 2. 以“岗课赛证”融通为设计思路,培养高素质技术技能型人才 3.理论与实践紧密结合,注重动手能力的培养 4. 百度1+X人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书配套教材

    内容简介

    本书较为全面地介绍深度学习模型训练、计算机视觉模型应用、自然语言处理模型应用等技术。全书共9个项目,包括深度学习全连接神经网络应用、深度学习卷积神经网络应用、深度学习模型训练——循环神经网络应用、计算机视觉模型数据准备、计算机视觉模型训练与应用、计算机视觉模型部署、自然语言处理预训练模型数据准备、自然语言处理预训练模型训练与应用、自然语言处理模型部署等。本书以满足企业用人需求为导向、以岗位技能和综合素质培养为核心,通过理论与实战相结合的方式,培养能够根据深度学习项目需求,完成模型训练、模型应用及预训练模型迁移学习等工作的人才。
    本书适用于“1+X”证书制度试点工作中的人工智能深度学习工程应用职业技能等级证书(中级)的教学和培训,也适合作为中等职业学校、高等职业学校、应用型本科院校人工智能相关专业的教材,还适合作为需充实深度学习应用开发知识的技术人员的参考用书。

    作者简介

    罗卿,男,工学博士,现主要从事软件技术专业人工智能方向的教学和研究工作,研究方向为人工智能、深度学习,参与过多项国家自然科学基金项目和电子信息产业发展基金项目,至今已发表教科研论文11篇,其中多篇论文由EI和SCI检索,获得国家授权发明专利2项。

    精彩内容

    目录
    第1篇深度学习模型训练1
    项目1深度学习全连接神经网络应用2
    项目描述2
    知识准备2
    1.1深度学习分类任务2
    1.1.1深度学习分类任务的概念2
    1.1.2深度学习分类任务的类型3
    1.1.3分类任务与回归任务的区别3
    1.2全连接神经网络3
    1.3激活函数4
    1.3.1Sigmoid()函数4
    1.3.2ReLU()函数5
    1.3.3Softmax()函数6
    1.4交叉熵损失函数7
    1.5手写数字识别数据集7
    1.6全连接神经网络的训练方法8
    项目实施通过全连接神经网络识别手写数字8
    1.7实施思路8
    1.8实施步骤9
    知识拓展15
    课后实训15

    项目2深度学习卷积神经网络应用16
    项目描述16
    知识准备16
    2.1卷积神经网络的概念16
    2.2卷积层17
    2.2.1卷积计算17
    2.2.2步长18
    2.2.3填充19
    2.2.4多通道卷积19
    2.3池化层21
    2.4如何训练卷积神经网络21
    项目实施通过卷积神经网络识别手写数字22
    2.5实施思路22
    2.6实施步骤22
    知识拓展31
    课后实训32

    项目3深度学习模型训练——循环神经网络应用33
    项目描述33
    知识准备34
    3.1循环神经网络的常见类型34
    3.2循环神经网络的基本结构34
    3.2.1输入层35
    3.2.2隐藏层35
    3.2.3输出层35
    3.3简单循环神经网络——SimpleRNN36
    3.4循环神经网络的构建与训练方法37
    项目实施通过循环神经网络预测时序数据37
    3.5实施思路37
    3.6实施步骤38
    知识拓展44
    课后实训44

    第2篇计算机视觉模型应用45
    项目4计算机视觉模型数据准备46
    项目描述46
    知识准备47
    4.1常见的计算机视觉数据集及格式47
    4.1.1CIFAR-10、CIFAR-100数据集47
    4.1.2ImageNet数据集48
    4.1.3MSCOCO数据集48
    4.1.4PASCALVOC数据集49
    4.2PaddleX介绍49
    4.3PaddleX的图像分类数据集的加载方法50
    4.3.1使用paddlex.datasets.ImageNet()函数加载数据集50
    4.3.2使用paddlex.datasets.VOCDetection()函数加载数据集51
    4.3.3使用paddlex.datasets.CocoDetection()函数加载数据集52
    4.4PaddleX的图像分类数据处理函数53
    4.4.1RandomCrop()函数53
    4.4.2RandomHorizontalFlip()函数53
    4.4.3RandomDistort()函数53
    4.4.4Normalize()函数54
    4.4.5其他数据处理函数54
    项目实施拆分和验证垃圾分类数据集55
    4.5实施思路55
    4.6实施步骤55
    知识拓展62
    课后实训63

    项目5计算机视觉模型训练
    与应用64
    项目描述64
    知识准备64
    5.1计算机视觉领域的基本任务64
    5.2图像分类任务常用网络66
    5.2.1ResNet66
    5.2.2DenseNet67
    5.2.3AlexNet68
    5.2.4MobileNet69
    项目实施训练垃圾分类模型69
    5.3实施思路69
    5.4实施步骤70
    知识拓展72
    课后实训74

    项目6计算机视觉模型部署75
    项目描述75
    知识准备76
    6.1计算机视觉模型应用案例76
    6.2PaddleX本地部署76
    6.2.1模型导出77
    6.2.2模型部署预测77
    6.3PaddleX边缘设备部署79
    6.3.1智慧零售操作台79
    6.3.2智慧工业操作台79
    6.3.3人工智能端侧开发套件79
    6.3.4人工智能边缘开发设备79
    项目实施部署垃圾分类模型到边缘设备80
    6.4实施思路80
    6.5实施步骤81
    知识拓展87
    课后实训88

    第3篇自然语言处理模型应用89
    项目7自然语言处理预训练模型数据准备90
    项目描述90
    知识准备90
    7.1自然语言处理的数据集及格式90
    7.1.1DuEE数据集91
    7.1.2BSTC数据集91
    7.1.38类情感分类数据集92
    7.2PaddleHub介绍93
    7.3文本分类数据处理方法94
    7.4文本分类数据集加载方法94
    7.4.1文本分类数据集加载过程94
    7.4.2数据集加载95
    项目实施处理、拆分和加载情感
    分类数据集97
    7.5实施思路97
    7.6实施步骤97
    知识拓展105
    课后实训106

    项目8自然语言处理预训练模型训练与应用107
    项目描述107
    知识准备107
    8.1自然语言处理基本任务107
    8.2文本分类任务108
    8.2.1文本预处理108
    8.2.2文本表示108
    8.2.3分类模型构建109
    项目实施配置、训练和评估情感
    分类模型110


    8.3实施思路110

    ……

    售后保障

    最近浏览

    猜你喜欢

    该商品在当前城市正在进行 促销

    注:参加抢购将不再享受其他优惠活动

    x
    您已成功将商品加入收藏夹

    查看我的收藏夹

    确定

    非常抱歉,您前期未参加预订活动,
    无法支付尾款哦!

    关闭

    抱歉,您暂无任性付资格

    此时为正式期SUPER会员专享抢购期,普通会员暂不可抢购