深度學習從入門到精通 (本科) 謝佳標 9787115618290 【台灣高等教育出版社】

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書名:深度學習從入門到精通 (本科)
ISBN:9787115618290
出版社:人民郵電
著編譯者:謝佳標
叢書名:數據科學與統計系列規劃教材
頁數:196
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1556909
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內容簡介

本書基於當前流行的深度學習框架之一——Keras,從新手的角度出發,詳細講解Keras的原理,力求幫助讀者實現Keras從入門到精通。全書共9章,主要內容包括初識深度學習、深度學習的數據預處理技術、使用Keras開發深度學習模型、卷積神經網路及圖像分類、循環神經網路在文本序列中的應用、自編碼器、生成式對抗網路、模型評估及模型優化,以及深度學習實驗項目。本書內容由淺入深、語言通俗易懂,從基本原理到案例應用、從基礎演算法到對複雜模型的剖析,讓讀者在循序漸進的學習中理解Keras。 本書可作為高等院校計算機、通信、大數據等專業相關課程的教材,也可作為人工智慧、圖像處理、計算機等方向的科研人員和深度學習技術愛好者的參考書。

目錄

第1章 初識深度學習
1 1 深度學習基礎理論
1 1 1 機器學習與深度學習
1 1 2 神經網路基礎
1 1 3 常用深度學習模型
1 2 主流深度學習框架介紹
1 2 1 TensorFlow
1 2 2 PyTorch
1 3 深度學習開發環境搭建
1 3 1 硬體環境準備
1 3 2 軟體環境準備
1 3 3 安裝Anaconda
1 3 4 安裝TensorFlow 2
1 4 構建深度學習模型
1 4 1 MNIST數據集概述
1 4 2 數據預處理
1 4 3 構建及編譯模型
1 4 4 模型訓練
1 4 5 模型評估及預測
【本章知識結構圖】
【課後習題】
第2章 深度學習的數據預處理技術
2 1 數據預處理技術
2 1 1 結構化數據預處理
2 1 2 非結構化數據預處理
2 2 利用OpenCV進行圖像預處理
2 2 1 讀取、顯示和保存圖像
2 2 2 圖像像素的獲取和編輯
2 2 3 圖像幾何變換
2 2 4 色彩通道分離和融合
2 2 5 顏色空間轉換
2 3 利用TensorFlow進行圖像預處理
2 3 1 圖像縮放
2 3 2 圖像裁剪
2 3 3 圖像色彩調整
2 3 4 圖像翻轉
2 4 利用jieba進行文本預處理
2 4 1 jieba分詞
2 4 2 添加自定義詞典
2 4 3 關鍵詞提取
2 4 4 詞性標註

第3章 使用Keras開發深度學習模型
第4章 卷積神經網路及圖像分類
第5章 循環神經網路在文本序列中的應用
第6章 自編碼器
第7章 生成式對抗網路
第8章 模型評估及模型優化
第9章 深度學習實驗項目
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