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AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）

作者：李永华

出版社：清华大学

出版年：2021年9月

ISBN：9787302570660

所属分类：经济金融

书刊介绍

《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》内容简介

本书以人工智能发展为时代背景，通过20个机器学习模型和算法案例，为读者提供较为详细的实战方案，以便进行深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍，分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度，论述数据处理、模型训练和模型应用等过程，并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能程序开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料，可供读者举一反三，二次开发。本书语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校相关专业的参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。
李永华：北京邮电大学，教授，拥有超过10年的软硬件开发经验，长期致力于物联网、云计算与人工智能的研究工作。在教学中以兴趣为导向，激发学生的创造性；以素质为基础，提高自身教学水平；以科研为手段，促进教学理念的转变，在教学与科研实践中指导学生实现300余个创新案例。主持30余项国j级与企事业单位课题的研究工作，在国内外学术期刊及会议发表论文100余篇，申请专利50余项，出版图书20余部。

作品目录

作者简介
内容简介
前言
配套资源
项目1、电影推荐小程序
1.1、总体设计
1.2、运行环境
1.3、模块实现
1.4、系统测试
项目2、服装分类助手
2.1、总体设计
2.2、运行环境
2.3、模块实现
2.4、系统测试
项目3、检索式模型聊天机器人
3.1、总体设计
3.2、运行环境
3.3、模块实现
3.4、系统测试
项目4、方言种类识别
4.1、总体设计
4.2、运行环境
4.3、模块实现
4.4、系统测试
项目5、行人检测与追踪计数
5.1、总体设计
5.2、运行环境
5.3、模块实现
5.4、系统测试
项目6、智能果实采摘指导系统
6.1、总体设计
6.2、运行环境
6.3、模块实现
6.4、系统测试
项目7、基于CNN的猫种类识别
7.1、总体设计
7.2、运行环境
7.3、模块实现
7.4、系统测试
项目8、基于VGG-16的驾驶行为分析
8.1、总体设计
8.2、运行环境
8.3、模块实现
8.4、系统测试
项目9、基于Mask
R-CNN的娱乐视频生成器
9.1、总体设计
9.2、运行环境
9.3、模块实现
9.4、系统测试
项目10、基于CycleGAN的图像转换
10.1、总体设计
10.2、运行环境
10.3、模块实现
10.4、系统测试
项目11、交通警察——车辆监控系统
11.1、总体设计
11.2、运行环境
11.3、模块实现
11.4、系统测试
项目12、验证码的生成与识别
12.1、总体设计
12.2、运行环境
12.3、模块实现
12.4、系统测试
项目13、基于CNN的交通标志识别
13.1、总体设计
13.2、运行环境
13.3、模块实现
13.4、系统测试
项目14、图像风格转移
14.1、总体设计
14.2、运行环境
14.3、模块实现
14.4、系统测试
项目15、口罩识别系统
15.1、总体设计
15.2、运行环境
15.3、模块实现
15.4、系统测试
项目16、垃圾分类微信小程序
16.1、总体设计
16.2、运行环境
16.3、模块实现
16.4、系统测试
项目17、基于OpenCV的人脸识别程序
17.1、总体设计
17.2、运行环境
17.3、模块实现
17.4、系统测试
项目18、基于CGAN的线稿自动上色
18.1、总体设计
18.2、运行环境
18.3、模块实现
18.4、系统测试
项目19、基于ACGAN的动漫头像生成
19.1、总体设计
19.2、运行环境
19.3、模块实现
19.4、系统测试
项目20、手势语言识别
20.1、总体设计
20.2、运行环境
20.3、模块实现
20.4、系统测试