1.基于sklearn PyTorch，理论 实践方式介绍计算机视觉项目 2.图文并茂，丰富项目实例助力搭建计算机视觉模型 3.编程实验展示深度学习理论，直观理解深度学习领域晦涩原理 4.实例项目采用项目文件形式编写，贴合软件工程发实际应用场景
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PyTorch深度学习项目教程 宋桂岭 刘军伟 李克新 通过Python语言和PyTorch框架的8个项目展示了深度学习技术的运用
本教材对多年产教融合一线实践经验进行归纳总结，结合作者技术研究领域，采用PyTorch作为深度学习框架，将搭建深度学习技术和企业应用场景项目需求间的桥梁，使得学生通过本教材的学习，具备企业项目开发能力。为紧跟企业需求，在内容选材上，突出以下要素： ① 通过5个基础项目，重点介绍了CNN、Transformer等主流的神经网络框架，做到逐行代码讲解，结合插图和DEBUG调试技巧，让读者理解神经网络参数变化趋势， 通过逐网络层级可视化，观察网络对特征的提取，揭开网络黑盒，直面神经网络本质。 ② 通过3个综合项目，紧扣实际项目需求和行业应用热点，重点介绍了Yolo、UNet、Real-ESRGAN、ChatGPT、Stable Difusion等最新技术，实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等热门应用，带领读者完成商业级项目开发，让读者具备一定的企
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本书是学习Python编程语言的门书籍。Python是一种很流行的源编程语言，可以在各种领域中用于编写独立的程序和脚本。Python免费、可移植、功能强大，而且使用起来相当容易。来自软件产业各个角落的程序员都已经发现，Python对于发者效率和软件质量的关注，这无论在大项目还是小项目中都是一个战略性的优。
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本书*的特色在于取舍明确，一切无助于迅速理解深度学习精髓的内容全被摒弃了，并着重阐述了技术上的重和难；表达上深浅出：即便是从未触过AI知识的人，也能从作者简明清晰的表述中，一窥深度学习的殿堂。 对任何一位想成为AI/深度学习领域工程师的读者来说，《深浅出深度学习：原理剖析与Python实践》能帮你迅速AI的大门，并成长为一名合格的AI工程师。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302555223 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 224页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2021-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 深度学习是人工智能技术和研究领域之一，通过建立人工神经网络在计算机上实现人工智能。通过学习本书，读者可以了解Python开发环境构建、Python基础、深度学习经典网络、对抗学习、遗传算法与神经网络、计算机视觉和自然语言处理等多个深度学习领域的知识。本书理论与实践并重，配套教学视频，知识体系完整全面，助力读者构建属于自己的深度学习知识体系，了解人工智能的发展趋势和新技术，并可以往自己感兴趣的方向扩展。 本书可作为人工智能初学者的入门书籍，也可作为
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111700760 Author 作者 (日)木村优志 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 344页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2022-04-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书全面细致地讲解了深度学习的基础知识及其应用，具体内容包括深度学习开发环境的准备、Python的基础知识，以及深度学习模型的使用与开发等。书中充分结合了实例，对深度学习的概念、模型和程序语句进行了深入浅出的介绍，尤其是重点介绍了使用迁移学习的“NyanCheck”应用程序如何识别图像的种类，全面剖析了深度学习在实际中的应用。 本书适合人工智能、机器学习和深度学习方向的学生和技术人员学习，也适合广大人工智能爱好者阅读。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115550835 Author 作者 周北 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 248页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2021-02-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书基于Python以及两个深度学习框架Keras与TensorFlow，讲述深度学习在实际项目中的应用。本书共10章，首先介绍线性回归模型、逻辑回归模型、Softmax多分类器，然后讲述全连接神经网络、神经网络模型的优化、卷积神经网络、循环神经网络，*讨论自编码模型、生成对抗网络、深度强化学习。本书结合计算机视觉、自然语言处理、金融领域等方面的项目，系统讲述深度学习技术，可操作性强。本书适合人工智能方面的专业人士阅读。
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本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用程序，集中于所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的程序所需的概念、技术和算法实现。
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