《機器學習與邊緣人工智慧實驗》是科學出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：機器學習與邊緣人工智慧實驗
- 作者：胡永明、黃浩、李瑋
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2022年4月1日
- 頁數：239 頁
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787030720429
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書共14章，涵蓋了深度學習中的大部分學習網路方法。第1～2章介紹開發環境軟體安裝和深度學習相關的軟體包，第3～4章是鳶尾花多分類全連線神經網路識別案例與實現，第5～6章是MINIST手寫數字識別案例，第7章是Fashion MNIST服裝識別案例，可以加深對卷積神經網路的認識，第8章介紹CIFAR-10數據集彩色圖片識別案例，第9章介紹循環卷積神經網路並通過字母預測實現，第10章是Embedding編碼下通過4個字母預測下一個字母的案例，第11章是股票預測案例，第12章是基於OpenCV和Keras的人臉識別案例，第13章是基於Yolov3_tiny AI小車的目標檢測案例，第14章是AI智慧型小車的斑馬線識別案例。
圖書目錄
前言
第1章 開發環境軟體安裝 001
（一）實驗目的 002
（二）實驗內容 002
（三）實驗設備 002
（四）軟體環境匹配 002
（五）實驗步驟 004
（六）實驗要求 021
第2章 TensorFlow-GPU 1.13.1和CV2等開發包及其他依賴庫安裝 022
（一）實驗目的 023
（二）實驗內容 023
（三）實驗設備 023
（四）軟體介紹 023
（五）安裝步驟 024
（六）實驗要求 044
第3章 鳶尾花多分類全連線神經網路識別案例（Python代碼實現） 045
（一）實驗目的 046
（二）實驗內容 046
（三）實驗設備 046
（四）實驗原理 046
（五）實驗步驟 052
（六）實驗要求 059
（七）實驗習題 059
第4章 鳶尾花多分類全連線神經網路識別案例（Keras類實現） 060
（一）實驗目的 061
（二）實驗內容 061
（三）實驗設備 061
（四）實驗原理 061
（五）實驗步驟 066
（六）實驗要求 072
（七）實驗習題 072
第5章 MINIST手寫數字識別案例（Python代碼實現） 073
（一）實驗目的 074
（二）實驗內容 074
（三）實驗設備 074
（四）實驗原理 074
（五）實驗步驟 084
（六）實驗要求 091
（七）實驗習題 091
第6章 MINIST手寫數字識別案例（Keras類實現） 093
（一）實驗目的 094
（二）實驗內容 094
（三）實驗設備 094
（四）實驗原理 094
（五）實驗步驟 103
（六）實驗要求 111
（七）實驗習題 111
第7章 Fashion MNIST服裝識別案例 112
（一）實驗目的 113
（二）實驗內容 113
（三）實驗設備 113
（四）實驗原理 113
（五）實驗步驟 119
（六）實驗要求 127
（七）實驗習題 128
第8章 CIFAR-10數據集彩色圖片識別案例 129
（一）實驗目的 130
（二）實驗內容 130
（三）實驗設備 130
（四）實驗原理 130
（五）實驗步驟 139
（六）實驗要求 145
（七）實驗習題 146
第9章 Embedding編碼下通過1個字母預測下一個字母的案例 147
（一）實驗目的 148
（二）實驗內容 148
（三）實驗設備 148
（四）實驗原理 148
（五）實驗步驟 154
（六）實驗要求 160
（七）實驗習題 160
第10章 Embedding編碼下通過4個字母預測下一個字母的案例 161
（一）實驗目的 162
（二）實驗內容 162
（三）實驗設備 162
（四）實驗原理 162
（五）實驗步驟 169
（六）實驗要求 178
（七）實驗習題 178
第11章 股票預測案例（LSTM網路實現） 179
（一）實驗目的 180
（二）實驗內容 180
（三）實驗設備 180
（四）實驗原理 180
（五）實驗步驟 187
（六）實驗要求 195
（七）實驗習題 195
第12章 基於OpenCV和Keras的人臉識別案例 196
（一）實驗目的 197
（二）實驗內容 197
（三）實驗設備 197
（四）實驗原理 197
（五）實驗步驟 209
（六）實驗要求 217
（七）實驗習題 217
第13章 基於Yolov3_tinyAI小車的目標檢測案例 218
（一）實驗目的 219
（二）實驗內容 219
（三）實驗設備 219
（四）實驗原理 219
（五）實驗步驟 224
（六）實驗要求 225
（七）實驗習題 226
第14章 AI智慧型小車的斑馬線識別案例 227
（一）實驗目的 228
（二）實驗內容 228
（三）實驗設備 228
（四）實驗原理 228
（五）實驗步驟 232
（六）實驗要求 237
（七）實驗習題 237
參考文獻 238
