深度学习与计算机视觉：核心算法与应用 chm umd 阿里云 下载 夸克云 pdf azw3 kindle

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》理论结合实践，详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言，本书从零开始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深入理解并进行实践。

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》共10章，分为3篇，每篇均从基本概念、模型与算法原理、代码实现三个方面讲解。第1篇“机器学习原理”，围绕机器学习流程，重点介绍特征处理、模型训练和模型评估等相关内容，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。第2篇“计算机视觉基础”，介绍计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。第3篇“深度学习模型与计算机视觉应用”，首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算机视觉应用。

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》内容翔实，实例丰富，适合人工智能初学者尤其是计算机视觉初学者阅读，也适合有一定基础的机器学习、深度学习和计算机视觉从业人员阅读，另外还适合作为高等院校人工智能相关专业的教材。

第1篇 机器学习原理

第1章 认识机器学习

第2章 机器学习基础

第3章 机器学习详解

第2篇 计算机视觉基础

第4章 计算机视觉概述

第5章 使用传统方法进行图像分类

第3篇 深度学习模型与计算机视觉应用

第6章 神经网络理论与实例

第7章 卷积神经网络

第8章 使用卷积神经网络进行图像识别

第9章 目标检测

第10章 图像分割与目标追踪

谢文伟  硕士毕业于南京航空航天大学。目前担任趋势科技资深IT技术专家兼AI课程培训讲师，有近20年的软件设计与开发经验，是共享软件《天融网络医生》的开发者。精通人工智能、云计算和大数据等相关技术，尤其擅长图像识别、视频分析和信息安全技术。

印杰  高级工程师。现任江苏警官学院计算机信息与网络安全系副主任。研究方向为人工智能、机器学习、图像分析与网络安全。近年来主持和参与各级科研项目10余项，其中省部级2项，发表论文10余篇。获江苏省公安机关优秀教师称号。

暂无出版社相关信息，正在全力查找中！

暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！

在线阅读地址：深度学习与计算机视觉：核心算法与应用在线阅读

在线听书地址：深度学习与计算机视觉：核心算法与应用在线收听

在线购买地址：深度学习与计算机视觉：核心算法与应用在线购买

暂无原文赏析，正在全力查找中！

编辑推荐

资深工程师多年从事深度学习算法与模型研究的经验总结

理论结合实践，详解机器学习、深度学习与计算机视觉的相关算法和模型

俄罗斯自然科学院外籍院士李千目等4位大咖倾情力荐

循序渐进地介绍机器学习、深度学习和计算机视觉的理论与典型应用。

结合多个应用实例，详解机器学习和深度学习的相关算法与30多种模型。

从工作原理、应用场景和代码实现三个方面介绍每种算法与模型。

结合280余幅示意图讲解，让抽象的知识变得更加直观和易懂。

媒体评论

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》的特点是理论与实践相结合，适合人工智能初学者特别是计算机视觉初学者阅读，亦可作为高校相关专业的教科书。本书涉及的知识点由理论知识、示意图和应用实践三部分组成，知识结构清晰，讲解深入浅出。本书对计算机领域的相关人员大有裨益，可以帮助他们快速入门并加深对理论知识的理解，亦可对人工智能技术在国内的推广带来价值。

——俄罗斯自然科学院外籍院士  李千目

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》聚焦机器学习、深度学习与计算机视觉应用，系统地介绍相关原型、模型原理、算法原理与代码实现等内容。本书概念准确，逻辑清晰，算法与模型分析透彻，实例丰富而典型，关键知识点与应用奥义阐述清楚，不但可以强化读者对理论知识的理解，而且可以大幅度提高读者的应用实践能力。本书对人工智能与计算机视觉分析领域的相关读者有较大的参考价值，对高校人工智能等相关专业的教学也颇有参考价值。

——高维信息智能感知与系统重点实验室副主任/南京理工大学博士生导师  肖亮

得益于机器学习与深度学习技术的发展，作为人工智能落地场景之一的计算机视觉应用也取得了长足的进步。这使得相关技术在消费电子、公共安全、教育、医疗、军事和国防安全等诸多与国计民生相关的领域都得到广泛应用。《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》既深入浅出地阐述机器学习、深度学习和计算机视觉等相关技术的基本原理，又详细介绍其所涉及的相关算法与模型，并给出多个典型应用实例，帮助读者上手实践。本书是资深算法工程师与高校人工智能专业一线教研人员的经验结晶，值得相关领域的自学人员和高校相关专业的学生细读。

——南京大学计算机科学与技术系教授/博士生导师  郭延文

有幸与谢文伟共事多年。他从未停止对前沿技术的探索，并总能将其应用于生活与工作之中。《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》凝聚了他与印杰老师多年以来在深度学习与计算机视觉领域的研究与实践经验。无论你是初学者，还是经验丰富的技术人员，阅读本书都会受益匪浅。

——深信服科技云安全产品总监  潘杰

书籍介绍

编辑推荐★★★★★

1. 资深工程师多年从事深度学习算法与模型研究的经验总结

2. 理论结合实践，详解机器学习、深度学习与计算机视觉的相关算法和模型

3. 俄罗斯自然科学院外籍院士李千目等4位大咖倾情力荐

4. 循序渐进地介绍机器学习、深度学习和计算机视觉的理论与典型应用。

5. 结合多个应用实例，详解机器学习和深度学习的相关算法与30多种模型。

6. 从工作原理、应用场景和代码实现三个方面介绍每种算法与模型。

7. 结合280余幅示意图讲解，让抽象的知识变得更加直观和易懂。

内容简介★★★★★

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》理论结合实践，详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言，本书从零开始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深入理解并进行实践。

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》共10章，分为3篇，每篇均从基本概念、模型与算法原理、代码实现三个方面讲解。第1篇“机器学习原理”，围绕机器学习流程，重点介绍特征处理、模型训练和模型评估等相关内容，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。第2篇“计算机视觉基础”，介绍计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。第3篇“深度学习模型与计算机视觉应用”，首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，最后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算机视觉应用。

《深度学习与计算机视觉：核心算法与应用》内容翔实，实例丰富，适合人工智能初学者尤其是计算机视觉初学者阅读，也适合有一定基础的机器学习、深度学习和计算机视觉从业人员阅读，另外还适合作为高等院校人工智能相关专业的教材。

本书卖点★★★★★

1. 内容丰富：涵盖机器学习、深度学习和计算机视觉常见算法与30种模型；

2. 循序渐进：从工作原理、应用场景和代码实现三个方面介绍每种算法与模型；

3. 图文并茂：结合280余幅示意图讲解，易学易懂。