PyTorch深度學習項目教程 宋桂嶺 劉軍偉 李克新 9787111764335 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：機械工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202410*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：PyTorch深度學習項目教程 ISBN：9787111764335 出版社：機械工業 著編譯者：宋桂嶺 劉軍偉 李克新 頁數：210 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1683724 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書根據初學者的學習曲線和職業生涯成長規律，由淺入深設計了5個基礎項目和3個綜合項目。基礎項目包括手寫數字識別、二維曲線擬合、貓狗圖像分類、提升貓狗圖像分類的準確率和文本翻譯，引導讀者使用PyTorch構建神經網路演算法框架，深入探討了深度學習數據集構建、神經網路模型原理及實現、演算法訓練與評價等內容；綜合項目包括食品加工人員異常行為檢測、工業檢測圖像分割和內容智能生成，介紹了深度學習的新技術，實現了目標檢測、圖像分割、超解析度重建、智能問答、文生圖、圖生圖等應用。 本書可作為高等職業院校人工智慧技術專業相關課程的教材，也可作為工程人員的入門書籍。目錄 前言項目1 手寫數字識別項目背景 任務1 1 初識深度學習 任務1 2 配置PyTorch開發環境 1 2 1 PyTorch概述及硬體要求 1 2 2 Anaconda的下載及安裝 1 2 3 CUDA工具包的下載及安裝 1 2 4 PyTorch的安裝及配置 1 2 5 PyCharm的下載及安裝 任務1 3 快速完成手寫數字識別功能 1 3 1 MNIST手寫數字識別資料庫概述 1 3 2 手寫數字識別實現 1 3 3 手寫數字識別測試 習題 項目2 二維曲線擬合項目背景 任務2 1 理解曲線擬合需求 任務2 2 掌握PyTorch的基本語法 2 2 1 Tensor的創建 2 2 2 Tensor索引操作 2 2 3 Tensor形狀變換 2 2 4 PyTorch的數學運算 2 2 5 廣播機制 2 2 6 Tensor和NumPy的轉換 2 2 7 在GPU上操作 任務2 3 搭建二維曲線數據集 任務2 4 搭建網路結構 2 4 1 神經網路概述 2 4 2 激活函數 2 4 3 多層感知機 任務2 5 訓練神經網路模型 2 5 1 正向傳播 2 5 2 損失函數 2 5 3 訓練迭代與反向傳播 2 5 4 訓練迭代過程 任務2 6 網路推理 任務2 7 模型結構分析 任務2 8 擬合更多的二維曲線 習題 項目3 貓狗圖像分類項目背景 任務3 1 準備貓狗數據集 3 1 1 創建貓狗分類數據集 3 1 2 數據集的讀取與預處理 任務3 2 設計圖像分類全連接網路 任務3 3 訓練圖像分類網路 3 3 1 訓練日誌記錄 3 3 2 訓練初始化 3 3 3 配置數據集 3 3 4 載入網路模型 3 3 5 配置訓練策略 3 3 6 迭代訓練 任務3 4 應用分類網路推理更多圖片 任務3 5 認識深度學習的主要任務：回歸與分類 3 5 1 線性回歸 3 5 2 二分類與邏輯回歸 3 5 3 多分類問題處理 習題 項目4 提升貓狗圖像分類的準確率項目背景 任務4 1 多層感知機問題分析 任務4 2 卷積神經網路的引入 4 2 1 卷積的概念 4 2 2 添加步長 4 2 3 填充邊緣 4 2 4 卷積神經網路結構 任務4 3 卷積網路結構編程實現 任務4 4 網路訓練及結果評估 任務4 5 認識更多網路結構 4 5 1 AlexNet網路模型 4 5 2 VGGNet網路模型 4 5 3 ResNet網路模型 4 5 4 MobileNet網路模型 習題 項目5 文本翻譯項目背景 任務5 1 認知自然語言處理及相關技術 5 1 1 自然語言處理的概念 5 1 2 圖靈測試 5 1 3 自然語言處理技術的發展 任務5 2 構建中英文翻譯數據集 任務5 3 搭建Transformer神經網路 5 3 1 輸入序列向量化 5 3 2 位置編碼 5 3 3 編碼器、解碼器和輸出序列化 任務5 4 訓練Transformer網路 任務5 5 完成文本翻譯推理 任務5 6 理解Transformer網路模型 5 6 1 Transformer模型結構 5 6 2 Transformer的輸入和輸出 5 6 3 Transformer的推理過程 5 6 4 Transformer的訓練過程 5 6 5 nn Transformer的構造參數 5 6 6 nn Transformer的forward參數 習題 項目6 食品加工人員異常行為檢測項目背景 任務6 1 理解目標檢測需求 任務6 2 數據採集及標註 6 2 1 數據採集 6 2 2 數據標註 6 2 3 數據集構建 任務6 3 訓練YOLO模型 6 3 1 YOLO工具包的安裝 6 3 2 配置文件修改 6 3 3 訓練模型 任務6 4 採用YOLO進行異常行為推理 任務6 5 掌握目標檢測流程 習題 項目7 工業檢測圖像分割項目背景 任務7 1 了解圖像分割需求 任務7 2 數據集構建 7 2 1 數據標註 7 2 2 數據格式轉換及數據集劃分 任務7 3 圖像分割網路訓練 7 3 1 UNet網路概述 7 3 2 UNet網路的建立 7 3 3 創建Dataset類 7 3 4 進行網路訓練 任務7 4 網路推理及結果評價 習題 項目8 內容智能生成項目背景 任務8 1 了解人工智慧內容生成相關概念 任務8 2 實現圖像超解析度重建 8 2 1 圖像超解析度技術 8 2 2 生成對抗網路技術 8 2 3 Real-ESRGAN應用 任務8 3 實現自動問答 8 3 1 ChatGPT技術概述 8 3 2 類ChatGPT本地化應用 8 3 3 問答提詞器的設計技巧 任務8 4 實現AI繪畫 8 4 1 擴散模型技術概述 8 4 2 Stable Diffusion UI安裝 8 4 3 AI繪圖實現 習題 參考文獻 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
