《深度學習與圖像識別：原理與實踐》是一部從技術原理、算法、工程實踐3個維度系統講解圖像識別的著作，由機械工業出版社出版。
基本介紹
- 書名：深度學習與圖像識別：原理與實踐
- 作者：魏溪含 塗銘 張修鵬 著
- ISBN：978-7-111-63003-6
- 頁數：265頁
- 定價：129.00元
- 出版社：機械工業出版社
- 出版時間：2019年7月
- 裝幀：平裝
- 開本：16開
內容簡介
這是一部從技術原理、算法和工程實踐3個維度系統講解圖像識別的著作，由阿里巴巴達摩院算法專家、阿里巴巴技術發展專家、阿里巴巴數據架構師聯合撰寫。
在知識點的選擇上，本書廣度和深度兼顧，既能讓完全沒有基礎的讀者迅速入門，又能讓有基礎的讀者深入掌握圖像識別的核心技術；在寫作方式上，本書避開了複雜的數學公式及其推導，從問題的前因後果 、創造者的思考過程，利用簡單的數學計算來做模型分析和講解，通俗易懂。更重要的是，本書不僅僅是聚焦於技術，而是將重點放在了如何用技術解決實際的業務問題。
全書一共13章：
第1-2章主要介紹了圖像識別的套用場景、工具和工作環境的搭建；
第3-6章詳細講解了圖像分類算法、機器學習、神經網路、誤差反向傳播等圖像識別的基礎技術及其原理；
第7章講解了如何利用PyTorch來實現神經網路的圖像分類，專注於實操，是從基礎向高階的過渡；
第8-12章深入講解了圖像識別的核心技術及其原理，包括卷積神經網路、目標檢測、分割、產生式模型、神經網路可視化等主題；
第13章從工程實踐的角度講解了圖像識別算法的部署模式。
