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深度学习与图像识别:原理与实践
更新时间:2019-08-15 18:07:28
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本书是一本有关人工智能图像识别应用开发与实践指导类的教材,主要介绍图像处理应用项目开发的基本流程、图像识别处理应用项目关键技术。本书直击当今研究热点,选择有代表性的专题项目而且尽量避免复杂的数学推导,易于读者理解,专注于实战。详细介绍了numpy,knn,线性回归,逻辑回归,神经网络在图像识别上的应用,并为后一部分的深度学习做好铺垫。同时,针对每一个项目介绍项目的应用及意义,该项目的数据特征分析、识别系统设计、图像预处理技术、特征提取技术,以及识别方法等。书中实例程序的框架结构简单,代码简洁,读者可在数字图像处理技术的基础上进一步深化学习内容,提高实践应用能力和项目开发能力。
品牌:机械工业出版社
上架时间:2019-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
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智能汽车软件功能安全
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Sora革命:重塑人工智能
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ChatGPT漫谈
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AI原生应用开发:提示工程原理与实战
本书结合AI原生应用落地的大量实践,系统讲解提示工程的核心原理、相关案例分析和实战应用,涵盖提示工程概述、结构化提示设计、NLP任务提示、内容创作提示、生成可控性提示、提示安全设计、形式语言风格提示、推理提示和智能体提示等内容。本书的初衷不是告诉读者如何套用各种预设的提示模板,而是帮助读者深入理解和应用提示设计技巧,以找到决定大语言模型输出的关键因子,进而将提示工程的理论知识应用到产品设计中。本书计算机18.2万字 - 会员
从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM
大模型是深度学习自然语言处理皇冠上的一颗明珠,也是当前AI和NLP研究与产业中最重要的方向之一。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。《从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM》共18章,内容包括人工智能与大模型、PyTorch2.0深度学习环境搭建计算机12.8万字 - 会员
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