人工智能图像识别应用基础

作品编号：HWK143517

作者：张文川,龙翔

出版社：中国铁道出版社

出版年：2021-08-01

定价：52.0

ISBN：9787113287085

开本：16开

页数：268

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人工智能图像识别应用基础 本书特色

必将成为各行各业技术革新的基石。本书主要特色包括:在整体知识结构上,本书由浅入深地阐述了人工智能图像识别的知识体系,适合没有接触过人工智能图像识别领域的读者全面了解现代人 工 智 能 应 用 技 术; 在 实 践 教 学 上, 本 书 采 用 目 前 工 业 应 用 广 泛 的TensorFlow 深度学习框架,详细介绍各个项目步骤,在教学中完成各种实战案例,具有人工智能应用职业教学的价值;在内容规划和学习方式上,本书采用知识要点和实践任务相结合的方式设计,内容与案例层层递进,引导读者从理解知识到熟练运用知识;在文字讲述和内容展示上,本书由点及面、图文并茂、深入浅出地阐述人工智能图像识别领域的基本知识,力求帮助读者迅速掌握基础概念。

人工智能图像识别应用基础 内容简介

本书一共编写有十个单元。单元一是人工智能和图像识别，从人工智能和图像识别导论开始，介绍了人工智能的发展历程和图像识别的主要核心任务。单元二是认识深度学习开发环境，从服务器硬件环境、深度学习软件框架、Python和Anaconda3环境和Tensorflow基础四个方面详细阐述了深度学习开发环境的**知识。单元三是机器学习和深度学习基础，从机器学习主要任务、和算法、深度学习基础和算法等主要方面介绍机器学习和深度学习的算法理论基础。单元四是数据集和预处理，从数据出发，介绍了常见数据集和常见计算机任务数据集以及数据预处理的方法。单元五至单元八是图像识别的核心任务，分别介绍了图像分类、目标检测、图像分割和图像生成图像识别领域内的四个主要任务，这部分是人工智能图像识别的核心课题，也是其他复杂图像处理任务的基石。单元九是深度学习模型优化，主要从模型的角度介绍了常用的模型优化方法。单元十是深度学习模型部署，分别从边缘端部署、浏览器前端部署和服务器部署三个方面详细展示了深度学习模型在不同生产环境下的部署方法和过程。