深度學習與圖像識別·原理與實踐

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《深度學習與圖像識別·原理與實踐》，魏溪含，塗銘，張修鵬 著，出版社： 機械工業出版社。

截至2022年，機械工業出版社年出版新書近2700種，年引進和輸出版權總量近800種，產品橫跨科技出版、教育出版、大眾出版三大板塊，覆蓋機械、電工電子、汽車、建築、計算機、經管、心理、生活、科普、藝術設計、文創等十多個專業領域，以及高等教育、職業教育、技能教育等不同教育層次。

目錄

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着作，由達摩院算法專家、技術發展專家、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。更重要的書，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：

-2章主要介紹了圖像識別的應用場景、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、神經網絡、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來實現神經網絡的圖像分類，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，包括卷積神經網絡、目標檢測、分割、產生式模型、神經網絡可視化等主題；

3章從工程實踐的角度講解了圖像識別算法的部署模式。