这是一部从技术原理、算法和工程实践3个维度系统讲解图像识别的著作,由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写。
在知识点的选择上,本书广度和深度兼顾,既能让完全没有基础的读者迅速入门,又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术;在写作方式上,本书避开了复杂的数学公式及其推导,从问题的前因后果 、创造者的思考过程,利用简单的数学计算来做模型分析和讲解,通俗易懂。更重要的是,本书不仅仅是聚焦于技术,而是将重点放在了如何用技术解决实际的业务问题。
全书一共13章:
第1-2章主要介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建;
第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理;
第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类,专注于实操,是从基础向高阶的过渡;
第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理,包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题;
第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。
购买本书的读者请在http://www.hzcourse.com/web/refbook/detail/8376/226
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魏溪含
爱丁堡大学人工智能硕士,阿里巴巴达摩院算法专家,在计算机视觉、大数据领域有8年以上的算法架构和研发经验。
在大数据领域,曾带领团队对阿里巴巴个性化推荐系统进行升级;计算机视觉领域,主导并攻克了光伏EL全自动瑕疵识别的世界难题,并在行为识别领域带领团队参赛打破世界纪录等。
涂铭
阿里巴巴数据架构师,对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java相关技术有深入的研究,积累了丰富的实践经验。在工业领域曾参与了燃煤优化、设备故障诊断项目,正泰光伏电池片和组件EL图像检测项目;在自然语言处理方面,担任导购机器人项目的架构师,主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解,以及通过自然语言检索产品库,在项目中构建了NoSQL+文本检索等大数据架构,也同时负责问答对的整理和商品属性的提取,带领NLP团队构建语义解析层。
张修鹏
毕业于中南...
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