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深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目應(yīng)用開發(fā) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302674481
- 條形碼：9787302674481 ; 978-7-302-67448-1
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目應(yīng)用開發(fā) 本書特色
系統(tǒng)性知識(shí)體系：提供了從深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)到高級(jí)應(yīng)用的全面介紹，構(gòu)建完整的學(xué)習(xí)路徑。
實(shí)踐導(dǎo)向：通過豐富的實(shí)戰(zhàn)案例和習(xí)題，強(qiáng)調(diào)將理論知識(shí)應(yīng)用于實(shí)際問題的解決。
核心工具深入講解：詳細(xì)介紹了深度學(xué)習(xí)的核心工具PyTorch，包括其基礎(chǔ)概念、安裝配置及數(shù)據(jù)操作等關(guān)鍵技能。
圖像處理技術(shù)全面覆蓋：深入探討了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、風(fēng)格遷移、Deep Dream、生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）以及超分辨率技術(shù)等。
視覺系統(tǒng)應(yīng)用：涵蓋了目標(biāo)檢測、語義分割等視覺任務(wù)，以及區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和UNet網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與應(yīng)用。
序列數(shù)據(jù)處理：介紹了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在文本情感分析中的應(yīng)用，以及現(xiàn)代RNN的進(jìn)展。
自然語言處理（NLP）：探討了預(yù)訓(xùn)練模型、注意力機(jī)制和BERT模型在自然語言推斷中的應(yīng)用。
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目應(yīng)用開發(fā) 內(nèi)容簡介
"本書是一本全面深入的深度學(xué)習(xí)實(shí)踐指導(dǎo)書，旨在為讀者提供從基礎(chǔ)概念到高級(jí)應(yīng)用的系統(tǒng)性知識(shí)。 本書第1章從基礎(chǔ)開始，介紹了PyTorch工具，涵蓋了數(shù)據(jù)的加載與預(yù)處理，以及基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建和訓(xùn)練流程。 第2章深入圖像分類，探討了CNN架構(gòu)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以及模型優(yōu)化和部署策略。 第3章轉(zhuǎn)向創(chuàng)造性圖像應(yīng)用，包括風(fēng)格遷移、Deep Dream、GAN和超分辨率技術(shù)，并討論了CycleGAN的應(yīng)用。 第4章專注于視覺系統(tǒng)，講解了目標(biāo)檢測、語義分割以及相關(guān)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。 第5章和第6章分別探討了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本情感分析中的應(yīng)用，以及NLP領(lǐng)域的預(yù)訓(xùn)練模型和注意力機(jī)制，包括BERT模型的實(shí)踐。 全書內(nèi)容豐富，結(jié)構(gòu)清晰，每章均配有實(shí)戰(zhàn)案例和習(xí)題。通過對本書的學(xué)習(xí)，讀者將能夠掌握深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)，并在實(shí)際項(xiàng)目中發(fā)揮其強(qiáng)大的應(yīng)用潛力。 本書適合作為高等院校計(jì)算機(jī)、軟件工程、人工智能等相關(guān)專業(yè)的教材，也可供對深度學(xué)習(xí)感興趣的開發(fā)人員、科技工作者和研究人員參考。 "
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目應(yīng)用開發(fā) 目錄
教學(xué)建議目錄第3章創(chuàng)造性圖像應(yīng)用3.1任務(wù)導(dǎo)學(xué)： 什么是創(chuàng)造性圖像應(yīng)用3.2實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)3.2.1理解內(nèi)容損失與風(fēng)格損失3.2.2特征提取3.2.3迭代更新圖像3.3深入理解并實(shí)現(xiàn)Deep Dream3.3.1網(wǎng)絡(luò)激活和梯度上升3.3.2多尺度處理技術(shù)3.4構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡(luò)3.4.1生成器和判別器3.4.2對抗損失和訓(xùn)練的穩(wěn)定性教學(xué)建議
第1章開始深度學(xué)習(xí)之旅
知識(shí)概括： 介紹深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)工具PyTorch，包括其核心概念、安裝和環(huán)境配置和基本操作。
教學(xué)要點(diǎn)： 重點(diǎn)講解PyTorch的安裝過程，確保學(xué)生能夠順利搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境。通過實(shí)例演示數(shù)據(jù)的加載、預(yù)處理和可視化分析的基本方法。引導(dǎo)學(xué)生理解多層感知器（MLP）的結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練循環(huán)的重要性。
第2章圖像分類的深度探索
知識(shí)概括： 深入探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的架構(gòu)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，以及微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型的方法。
教學(xué)要點(diǎn)： 通過圖解和案例分析，幫助學(xué)生理解卷積層和池化層的工作原理。強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)增強(qiáng)在提高模型泛化能力中的作用。講解如何使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，并討論在復(fù)雜數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的挑戰(zhàn)。
第3章創(chuàng)造性圖像應(yīng)用
知識(shí)概括： 介紹風(fēng)格遷移、Deep Dream、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)和超分辨率技術(shù)等圖像處理的高級(jí)應(yīng)用。
教學(xué)要點(diǎn)： 通過實(shí)例演示如何實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移和Deep Dream，使學(xué)生理解這些技術(shù)的創(chuàng)新之處。詳細(xì)講解GAN的生成器和判別器的工作原理，以及如何訓(xùn)練穩(wěn)定的對抗網(wǎng)絡(luò)。強(qiáng)調(diào)超分辨率技術(shù)在圖像質(zhì)量提升中的應(yīng)用。
第4章視覺系統(tǒng)應(yīng)用
知識(shí)概括： 介紹目標(biāo)檢測和語義分割的基本概念，以及區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和UNet網(wǎng)絡(luò)在視覺任務(wù)中的應(yīng)用。
教學(xué)要點(diǎn)： 通過案例分析，講解單發(fā)多框檢測(SSD)和區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理。重點(diǎn)介紹UNet網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和在語義分割任務(wù)中的優(yōu)勢。
第5章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
知識(shí)概括： 介紹循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)的基本原理和在序列數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。
教學(xué)要點(diǎn)： 通過圖解和實(shí)例，講解RNN的循環(huán)結(jié)構(gòu)和在文本情感分析中的應(yīng)用。強(qiáng)調(diào)RNN在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。
第6章NLP(自然語言處理)預(yù)訓(xùn)練與注意力機(jī)制
知識(shí)概括： 介紹NLP中的預(yù)訓(xùn)練模型與注意力機(jī)制，以及BERT模型的應(yīng)用。
教學(xué)要點(diǎn)： 講解預(yù)訓(xùn)練機(jī)制在NLP中的重要性，以及注意力機(jī)制如何改善模型對文本的理解。通過案例分析，展示如何使用BERT模型進(jìn)行自然語言推斷。
在教學(xué)過程中，建議結(jié)合理論講解和實(shí)踐操作，鼓勵(lì)學(xué)生通過編程作業(yè)和項(xiàng)目來鞏固所學(xué)知識(shí)。每章的實(shí)戰(zhàn)案例和習(xí)題可以作為課堂討論和課后作業(yè)的素材，以提高學(xué)生的實(shí)踐能力和解決問題的能力。
深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目應(yīng)用開發(fā)（微課視頻版）目錄
隨書資源
第1章開始深度學(xué)習(xí)之旅
1.1任務(wù)導(dǎo)學(xué)： 什么是深度學(xué)習(xí)
1.2PyTorch基礎(chǔ)和設(shè)置
1.2.1什么是PyTorch
1.2.2PyTorch的安裝和環(huán)境配置
1.2.3PyTorch中的基礎(chǔ)概念
1.3數(shù)據(jù)的加載、預(yù)處理和可視化分析
1.3.1數(shù)據(jù)的加載
1.3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理： 歸一化、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
1.3.3數(shù)據(jù)可視化
1.3.4實(shí)戰(zhàn)
1.4構(gòu)建和訓(xùn)練基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)
1.4.1多層感知器（MLP）
1.4.2損失函數(shù)和優(yōu)化器
1.4.3訓(xùn)練循環(huán)
1.5性能評(píng)估和改進(jìn)策略
1.5.1性能評(píng)估
1.5.2正則化技術(shù)
1.5.3超參數(shù)調(diào)整
1.5.4其他策略
1.5.5實(shí)戰(zhàn)
第2章圖像分類的深度探索
2.1任務(wù)導(dǎo)學(xué)： 什么是圖像分類
2.2探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
2.2.1卷積層的原理和作用
2.2.2池化層
2.2.3局部感受野和權(quán)重共享的概念
2.2.4實(shí)戰(zhàn)
2.3數(shù)據(jù)增強(qiáng)的實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用
2.3.1翻轉(zhuǎn)和裁剪
2.3.2改變顏色
2.3.3結(jié)合多種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式
2.4微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型和遷移學(xué)習(xí)
2.4.1微調(diào)預(yù)訓(xùn)練模型
2.4.2凍結(jié)和解凍網(wǎng)絡(luò)層
2.5復(fù)雜數(shù)據(jù)集上的訓(xùn)練挑戰(zhàn)和解決方案
2.5.1訓(xùn)練挑戰(zhàn)
2.5.2優(yōu)化算法
2.5.3批量歸一化
2.5.4深度學(xué)習(xí)調(diào)試策略
2.6模型評(píng)估、調(diào)整和部署
2.6.1模型評(píng)估
2.6.2模型調(diào)整
2.6.3模型部署
第3章創(chuàng)造性圖像應(yīng)用
3.1任務(wù)導(dǎo)學(xué)： 什么是創(chuàng)造性圖像應(yīng)用
3.2實(shí)現(xiàn)風(fēng)格遷移網(wǎng)絡(luò)
3.2.1理解內(nèi)容損失與風(fēng)格損失
3.2.2特征提取
3.2.3迭代更新圖像
3.3深入理解并實(shí)現(xiàn)Deep Dream
3.3.1網(wǎng)絡(luò)激活和梯度上升
3.3.2多尺度處理技術(shù)
3.4構(gòu)建生成對抗網(wǎng)絡(luò)
3.4.1生成器和判別器
3.4.2對抗損失和訓(xùn)練的穩(wěn)定性
3.4.3變分自編碼器
3.5實(shí)戰(zhàn)： 自動(dòng)圖像上色
3.5.1條件GAN的使用
3.5.2顏色空間轉(zhuǎn)換
3.5.3對抗損失和訓(xùn)練
3.6探索超分辨率技術(shù)
3.6.1超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.6.2子像素卷積層
3.6.3損失函數(shù)的設(shè)計(jì)
3.6.4評(píng)估超分辨率模型的性能
3.7CycleGAN與非配對圖像轉(zhuǎn)換
3.7.1非配對圖像轉(zhuǎn)換
3.7.2CycleGAN
3.7.3使用CycleGAN進(jìn)行非配對圖像轉(zhuǎn)換
第4章視覺系統(tǒng)應(yīng)用
4.1任務(wù)導(dǎo)學(xué)： 什么是目標(biāo)檢測與語義分割
4.2任務(wù)知識(shí)
4.2.1目標(biāo)檢測基礎(chǔ)
4.2.2區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.2.3UNet網(wǎng)絡(luò)
4.3基于SSD和RNN的目標(biāo)檢測
4.3.1單發(fā)多框檢測
4.3.2區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.4基于UNet網(wǎng)絡(luò)的語義分割
第5章循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.1任務(wù)導(dǎo)學(xué)： 基于深度學(xué)習(xí)方法的文本情感分析
5.2任務(wù)知識(shí)
5.2.1循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.2.2現(xiàn)代循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
5.3文本情感分析
第6章NLP預(yù)訓(xùn)練與注意力機(jī)制
6.1任務(wù)導(dǎo)學(xué)： 什么是模型預(yù)訓(xùn)練與自然語言推斷
6.2任務(wù)知識(shí)
6.2.1NLP預(yù)訓(xùn)練機(jī)制
6.2.2注意力機(jī)制
6.3預(yù)訓(xùn)練BERT模型
6.4基于注意力機(jī)制的自然語言推斷
附錄A阿爾法編程平臺(tái)使用說明
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