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《机器学习·深度学习图像识别从基础到案例实战》一书用大量的图形图像，结合Python代码介

绍了人工智能领域图像识别的相关知识。全书共3部分，其中第1部分介绍了基础知识及相关工具如

Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等软件库的使用方法；第2部分主要借助TensorFlow、

PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具实现了16个不同层次的图像识别案例，如Iris数据集分类、

手写数字识别、人物检测等，助力提升读者实战水平；第3部分介绍了基于Python的面向对象编程知

识和如何用Python建立Web服务器。本书浅显易懂，特别适合作为大中专院校相关专业的参考书，也

适合想通过Python系统学习机器学习和深度学习、用Python进行图像识别的入门参考书。

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川岛贤，日本东北大学研究生院信息科学研究科应用信息学硕士，虹贤舍公司代表。2004年毕业于宫城大学事业构想学部，曾在仙台的一家软件制作公司从事人工智能、多智能体平台的研究开发工作。期间开发了多智能体平台自动发现系统，并独自开发了心电图无线传输系统，其他也参与电子商务网站的开发工作。?2008年加入埃森哲公司。作为外包顾问，在日本业界秀的业务现场工作。6年间，在海内外多中心、多国团队的项目管理，以及关键系统、库存生产管理、人力资源管理、客户管理等多个系统的管理、开发、维护和运营等方面积累了丰富经验。2015年成立虹贤舍公司。?目前，他为多个技术领域的大量中小企业提供信息技术咨询服务，并从事信息系统、网络服务和智能手机应用程序的企划和开发工作。同时，他还作为中小企业、创业公司的技术顾问、顾问、编程教师和研讨会讲师等开展广泛工作。?另外，他还运营一个技术博客，传播电子、loT、机器学习、深度学习等领域的知识。

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编辑推荐

本书适合读者对象：1. 有一定编程基础，想从事图像识别开发相关工作的读者；2. 对人工智能、机器学习、深度学习感兴趣的所有读者；3. 想通过动手实践提升图像识别编程能力的读者。

本书介绍的图像识别是人工智能的一个重要应用领域，是人脸识别和自动驾驶领域中重要的人工智能技术。

1、 作者专业，技术和经验丰富

本书作者为日本东京大学应用信息学硕士，并多年从事人工智能开发工作，专业知识雄厚，实战经验丰富。

2、 案例较多、注重实践

本书先对人工智能、机器学习、深度学习相关的术语、概念进行了详细解说，然后通过不同的深度学习框架（TensorFlow、PyTorch、Keras等）编程实现16个不同难易程度的图像识别相关案例，用实操练习让读者了解不同工具的使用方法及各自特点，选择合适的工具更好地为实现目标服务。

3、 通俗易懂，避免用复杂的数学公式

本书作为一本图像识别的入门书，充分考虑到初学者的特点，没有使用复杂的数学公式，也没有晦涩难懂的文字解说，而是用图像辅助读者更好、更快理解知识点，用大量的代码引领读者实际操作，在提升动手能力的同时理解底层原理。

书籍介绍

《机器学习·深度学习图像识别从基础到案例实战》一书用大量的图形图像，结合Python代码介

绍了人工智能领域图像识别的相关知识。全书共3部分，其中第1部分介绍了基础知识及相关工具如

Python、Jupyter Nobebook和NumPy、Matplotlib等软件库的使用方法；第2部分主要借助TensorFlow、

PyTorch、Keras、Chainer、scikit-learn等工具实现了16个不同层次的图像识别案例，如Iris数据集分类、

手写数字识别、人物检测等，助力提升读者实战水平；第3部分介绍了基于Python的面向对象编程知

识和如何用Python建立Web服务器。本书浅显易懂，特别适合作为大中专院校相关专业的参考书，也

适合想通过Python系统学习机器学习和深度学习、用Python进行图像识别的入门参考书。