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深度學習與目標檢測:工具、原理與算法
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隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展、計算能力的提升和視覺數(shù)據(jù)的增加,計算機視覺技術(shù)在圖像搜索、智能相冊、人臉閘機、城市智能交通管理、智慧醫(yī)療等諸多領(lǐng)域都取得了令人矚目的成績。越來越多的人開始關(guān)注這個領(lǐng)域。計算機視覺包含多個分支,其中圖像分類、目標檢測、圖像分割、目標跟蹤等是計算機視覺領(lǐng)域最重要的幾個研究課題。本書介紹的目標檢測技術(shù),本質(zhì)上就是通過計算機運行特定的算法,檢測圖像中一些受關(guān)注的目標。當今時代,我們很容易在互聯(lián)網(wǎng)上找到目標檢測算法的開源代碼,運行代碼并不是什么難事,但理解其中的原理卻有一定的難度。我們編寫本書的目的就是由淺入深地向讀者講解目標檢測技術(shù),用相對通俗的語言來介紹算法的背景和原理,在讀者“似懂非懂”時給出實戰(zhàn)案例。實戰(zhàn)案例的代碼已全部通過線下驗證,代碼并不復(fù)雜,可以很好地幫助讀者理解算法細節(jié),希望讀者在學習理論之后可以親自動手實踐。目標檢測的理論和實踐是相輔相成的,希望本書可以帶領(lǐng)讀者走進目標檢測的世界。

涂銘 金智勇 ·人工智能 ·8.6萬字

生成對抗網(wǎng)絡(luò)入門指南(第2版)
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生成對抗網(wǎng)絡(luò)毫無疑問是當今熱門的人工智能技術(shù)之一,曾被美國《麻省理工科技評論》評選為“全球十大突破性技術(shù)”?!渡蓪咕W(wǎng)絡(luò)入門指南》是一本結(jié)合基礎(chǔ)理論與工程實踐的入門型書籍,深入淺出地講解了生成對抗網(wǎng)絡(luò)的各類模型以及技術(shù)發(fā)展。本書面向機器學習從業(yè)人員、在校相關(guān)專業(yè)學生以及具備一定基礎(chǔ)的人工智能領(lǐng)域愛好者。通過本書的學習,能夠了解生成對抗網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)原理,并通過書中的代碼實例深入技術(shù)細節(jié)。本書共分12個章節(jié),其中前半部分分別介紹了目前研究領(lǐng)域已經(jīng)較為成熟的生成對抗網(wǎng)絡(luò)模型,比如DCGAN、WGAN等等,以及大量不同結(jié)構(gòu)的生成對抗網(wǎng)絡(luò)變種。本書后半部分介紹了文本到圖像的生成、圖像到圖像的生成、離散數(shù)據(jù)的生成以及當前前沿的高質(zhì)量生成技術(shù),結(jié)尾總結(jié)了目前生成對抗網(wǎng)絡(luò)在行業(yè)應(yīng)用中的研究與發(fā)展。希望本書能夠幫助廣大讀者跟上新技術(shù)的前沿,成為人工智能時代的先行者。

史丹青編著 ·人工智能 ·10萬字

機器學習實踐指南:案例應(yīng)用解析
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《機器學習實踐指南:案例應(yīng)用解析》是機器學習及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的一本著作,也是為數(shù)不多的既有大量實踐應(yīng)用案例又包含算法理論剖析的著作,作者針對機器學習算法既抽象復(fù)雜又涉及多門數(shù)學學科的特點,力求理論聯(lián)系實際,始終以算法應(yīng)用為主線,由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。全書分為準備篇、基礎(chǔ)篇、統(tǒng)計分析實戰(zhàn)篇和機器學習實戰(zhàn)篇。準備篇介紹了機器學習的發(fā)展及應(yīng)用前景以及常用科學計算平臺,主要包括統(tǒng)計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網(wǎng)頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置?;A(chǔ)篇先對數(shù)學基礎(chǔ)及其在機器學習領(lǐng)域的應(yīng)用進行講述,同時推薦配套學習的數(shù)學書籍,然后運用實例說明計算平臺的使用,以python和r為實現(xiàn)語言,重點講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等,告訴讀者如何使用計算平臺完成工程應(yīng)用。最后,通過大量統(tǒng)計分析和機器學習案例提供實踐指南,首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網(wǎng)頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機器學習愛好者參考使用。

麥好 ·人工智能 ·13.3萬字

Serverless架構(gòu)下的AI應(yīng)用開發(fā):入門、實戰(zhàn)與性能優(yōu)化
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這是一部指導(dǎo)讀者在Serverless架構(gòu)下開發(fā)、部署和運維機器學習項目的實戰(zhàn)性著作。本書由阿里巴巴官方出品,來自阿里云和螞蟻集團的Serverless產(chǎn)品專家、AI算法專家、Serverless解決方案架構(gòu)師、Serverless工具鏈技術(shù)負責人聯(lián)合撰寫,全方位地梳理和總結(jié)了阿里在Serverless架構(gòu)下的機器學習實戰(zhàn)經(jīng)驗,得到了企業(yè)界和學術(shù)界的10余位專家的高度認可。具體內(nèi)容上,本書主要包含如下幾個方面:(1)Serverless架構(gòu)基礎(chǔ)詳細介紹了Serverless架構(gòu)的概念、特點和應(yīng)用場景,Serverless架構(gòu)下的應(yīng)用開發(fā)、部署的流程和方法,以及傳統(tǒng)的Web框架如何向Serverless架構(gòu)遷移和部署,這些都是在Serverless架構(gòu)下開發(fā)和部署應(yīng)用必備的基礎(chǔ)知識。(2)機器學習算法和機器學習框架在Serverless架構(gòu)下的應(yīng)用詳細講解了支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種機器學習常用的算法和模型,以及Scikit-learn、TensorFlow、Pytorch、PaddlePaddle等4種主流深度學習框架與Serverless架構(gòu)的結(jié)合,為讀者在Serverless架構(gòu)下開發(fā)機器學習應(yīng)用打下基礎(chǔ)。(3)Serverless架構(gòu)下的機器學習項目實戰(zhàn)首先通過幾個實戰(zhàn)案例講解了圖像識別、模型升級、情感分析等機器學習領(lǐng)域的高頻應(yīng)用的Serverless化,為傳統(tǒng)的AI應(yīng)用遷移和部署到Serverless架構(gòu)給出指引;然后通過兩個綜合案例講解了機器學習應(yīng)用在Serverless架構(gòu)上從設(shè)計、開發(fā)、部署到運維的全流程。(4)Serverless應(yīng)用性能優(yōu)化總結(jié)了Serverless架構(gòu)下應(yīng)用性能優(yōu)化的方法和經(jīng)驗,比如冷啟動的優(yōu)化方案、開發(fā)注意事項等。

劉宇 田初東等 ·人工智能 ·12萬字

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