本书围绕人工智能的人才需求与岗位能力进行内容设计,将深度学习技术与实际应用相结合,旨在帮助 读者全面了解深度学习的基本原理、常用模型和优化算法,并深入探讨在目标检测、图像识别、自然语言处理、 风格迁移等领域的应用案例。 本书共 6 个项目、15 个任务,主要内容包括使用 TensorFlow 实现服装图像分类、使用 TensorFlow 实现文本 分类、使用迁移学习实现肺部X光检测、基于 Flask 的模型应用与部署—— 猫狗识别、神经网络的语言处理—— 五言古诗生成、使用 VGG19 迁移学习实现图像风格迁移。本书强调理论与实践相结合,旨在引导读者将学到 的知识应用于实际项目中,解决实际问题。 本书适合作为职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材,也可作为深度学习爱好者的参考书。 本书配有电子课件,选用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网(www.cmpedu.com) 注册账号后免费下载,或联系编辑(010-88379807)咨询。本书还配有二维码视频,读者可直接扫码观看。
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