作者：邱宇航
页数：320
出版社：中国水利水电出版社
出版日期：2022
ISBN：9787517098676
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书从环境的搭建和Tensorflow2.X的基础语法讲起，逐步深入到计算机视觉项目的实战，重点介绍了如何使用Tensorflow2.X框架实现各类经典的深度学习模型，让读者可以系统地学习Tensorflow2.X和计算机视觉领域的相关知识并有更深入的了解。 本书分为10章，涵盖的主要内容有Anaconda环境配置、JupyterNotebook使用；神经网络和纯Python手动实现；Tensorflow2.X的基础语法；图像分类算法模型的理论和实战；迁移学习技术实战；目标检测算法模型的理论和实战；自编码器算法模型的理论和实战；生成式对抗网络算法模型的理论和实战；基于深度学习的指纹识别技术实战；基于Linux平台下的深度学习模型网页部署。 本书内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合Tensorflow2.X语言和计算机视觉入门读者阅读，也适合Python程序员等其他编程爱好者阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
作者简介
邱宇航，澳大利亚八大名校蒙纳士大学全额奖学金博士，研究方向为人工智能工业应用，深度学习及计算机视觉；曾任苏州中科院医工所研究助理一年，公费至台湾交通大学交流半年；本科期间获得专业唯一毕业论文优秀奖，担任学科竞赛队伍带头人参与省级以上竞赛20余项，获奖项10余项，省级奖项若干项，并作为全国50强入选百度青年人工智能创客训练营；迄今，在计算机人工智能相关研究领域发表多篇论文，包含Q1、Q2 等业内知名期刊SCI论文和会议论文，申请获批多项专利和软件著作权，担任如《Concurrency and Computation: Practice and Experience》等在内的SCI期刊审稿人。
本书特色
从环境搭建、理论基础，到案例实战、部署上线，本书包含了计算机视觉领域的图像分类、迁移学习、目标检测、自编码器、生成式对抗网络，以及指纹识别、基于摄像头的指定物体实时预测、模型的部署上线等基于Tensorflow 2.0的全生命周期的计算机视觉任务的开发流程。
