计算机视觉实战:基于TensorFlow 2 基于TensorFlow 2,全面阐释为目标检测、分割、视频处理、智能手机应用程序等构建高性能系统的实用指南
计算机视觉解决方案日益普及,在医疗、汽车、社交媒体和机器人等领域取得了不错的进展。本书将帮助你了解全新版本的谷歌机器学习开源框架TensorFlow 2,你将掌握如何使用卷积神经网络(CNN)完成视觉任务。本书从计算机视觉和深度学习基础知识开始,教你如何从头开始构建神经网络。你将掌握一些让TensorFlow成为广泛使用的AI库的特性,以及直观的Keras接口,继而高效地构建、训练和部署CNN。通过具体的代码示例,本书展示了如何使用Inception和ResNet等现代神经网络分类图像,以及如何使用YOLO、Mask R-CNN和U-Net提取特定内容。本书还将介绍如何构建生成式对抗网络(GAN)和变分自编码器(VAE)来生成和编辑图像,以及如何使用LSTM分析视频。在此过程中,你将深入了解迁移学习、数据增强、域适应,以及移动设备和Web部署等高级知识以及其他关键概念。通过阅读本书
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改变未来的机器 人工智能时代的生存之道 (阿根廷)安德烈斯·奥本海默(Andres Oppenheimer)著 机械工业
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解析极限编程:拥抱变化[美]Kent、[美]Cynthia Andres机械工业出版社【现货实拍 可开发票 下单速发 正 代寻稀缺书老书,有问题可联系在线客服15011482491
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改变未来的机器 人工智能时代的生存之道 9787111641292
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111641292 Author 作者 (阿根廷)安德烈斯·奥本海默(Andres Oppenheimer) Format 版本 精装 Pages Number 页数 293页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 B5 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书试图在优选范围内对机器人的发展趋势进行一次发人深省的探索,以预见在人工智能时代,当今工作的未来形态。本书认为47%的现有工作在未来20年面临着被机器人、人工智能或其他技术淘汰的风险。被机器人及人工智能影响优选的几个行业,包括新闻媒体业、服务业、银行业、医疗保健业、教育业、制造业和娱乐产业等。在书中作者将“技术乐观主义者”和“技术悲观主义者”的观点进行了对比,试图在对未来杞人忧天和对未来不
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