书目信息

书名: 深度学习实战 
作者: 邱宇航 编著
出版信息: 北京   中国水利水电出版社  2022.06
开本页数: 24cm  307页
丛书名: 人工智能技术丛书
单 册:
中图分类: TP18 TP302.7
科图分类:
主题词: 计算机视觉--ji suan ji shi jue--人工智能--算法
电子资源:
ISBN: 978-7-5170-9867-6
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330    @a本书从环境的搭建和TensorFlow 2.X的基础语法讲起, 逐步深入到计算机视觉项目的实战, 重点介绍了如何使用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和计算机视觉领域的相关知识并有更深入的了解。全书共10章, 涵盖的主要内容有Anaconda环境配置和Jupyter Notebook的使用 ; 神经网络和纯Python手动实现 ; TensorFlow 2.X的基础语法 ; 图像分类算法模型的理论和实战 ; 迁移学习技术实战 ; 目标检测算法模型的理论和实战 ; 自编码器算法模型的理论和实战 ; 生成式对抗网络算法模型的理论和实战 ; 基于深度学习的指纹识别技术实战 ; 基于Linux平台下的深度学习模型网页部署。
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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/邱宇航编著.-北京:中国水利水电出版社,2022.06
    307页:图;24cm.-(人工智能技术丛书)
    
    
    ISBN 978-7-5170-9867-6:CNY79.80
    本书从环境的搭建和TensorFlow 2.X的基础语法讲起, 逐步深入到计算机视觉项目的实战, 重点介绍了如何使用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和计算机视觉领域的相关知识并有更深入的了解。全书共10章, 涵盖的主要内容有Anaconda环境配置和Jupyter Notebook的使用 ; 神经网络和纯Python手动实现 ; TensorFlow 2.X的基础语法 ; 图像分类算法模型的理论和实战 ; 迁移学习技术实战 ; 目标检测算法模型的理论和实战 ; 自编码器算法模型的理论和实战 ; 生成式对抗网络算法模型的理论和实战 ; 基于深度学习的指纹识别技术实战 ; 基于Linux平台下的深度学习模型网页部署。
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正题名:深度学习实战     索取号:TP302.7/17         预约/预借

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