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深度学习实战 基于TensorFlow 2.X的计算机视觉开发应用 邱宇航 编 专业科技 文轩网
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深度学习实战 基于TensorFlow 2.X的计算机视觉开发应用
从环境搭建、理论基础,到案例实战、部署上线,本书包含了计算机视觉领域的图像分类、迁移学习、目标检测、自编码器、生成式对抗网络,以及指纹识别、基于摄像头的指定物体实时预测、模型的部署上线等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的计算机视觉任务的开发流程。
《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环境配置、JupyterNotebook使用、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、基于摄像头的指定物体实时预测、基于Linux平台下的深度学习模型网页部署、null
邱宇航,澳大利亚八大名校蒙纳士大学博士,研究人工智能工业应用、深度学习及计算机视觉; 曾任职于中国科学院苏州医工所;本科期间获得过专业毕业论文优秀奖,担任过学科竞赛队伍带头人 并参与省级以上竞赛 20 余项,获重量奖项 10 余项,省级奖项若干项,并作为全国 50 强选手入选百 度青年人工智能创客训练营。迄今,在计算机人工智能相关研究领域发表多篇论文,包含 Q1、Q2 等 业内知名期刊 SCI 论文和会议论文,申请获批多项专利和软件著作权,担任如 Concurrency and Computation: Practice and Experience 等在内的 SCI 期刊审稿人。
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