深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于 TensorFlow 2.X 的計算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用

　　《深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于TensorFlow 2.X 的計算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用》從環(huán)境的搭建和TensorFlow 2.X 的基礎(chǔ)語法講起，逐步深入到計算機(jī)視覺領(lǐng)域的算法模型理論與實戰(zhàn)應(yīng)用，并重點講解了如何使用TensorFlow 2.X 框架實現(xiàn)各類經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，讓讀者可以系統(tǒng)地學(xué)習(xí)TensorFlow 2.X 在計算機(jī)視覺領(lǐng)域的相關(guān)知識和實戰(zhàn)應(yīng)用。 全書共13 章，涵蓋的主要內(nèi)容有Anaconda環(huán)境配置、JupyterNotebook使用、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和用Python從零實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、TensorFlow 2.X 的基礎(chǔ)語法、圖像分類的算法模型理論和實戰(zhàn)、遷移學(xué)習(xí)技術(shù)實戰(zhàn)、目標(biāo) 檢測的算法模型理論和實戰(zhàn)、自編碼器的算法模型理論和實戰(zhàn)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的算法模型理論和實戰(zhàn)、基于 深度學(xué)習(xí)的指紋識別技術(shù)實戰(zhàn)、基于攝像頭的指定物體實時預(yù)測、基于 Linux 平臺下的深度學(xué)習(xí)模型網(wǎng)頁部署、基于exe 程序的深度學(xué)習(xí)識別系統(tǒng)以及自動機(jī)器學(xué)習(xí)的理論與實戰(zhàn)等。 《深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：基于TensorFlow 2.X 的計算機(jī)視覺開發(fā)應(yīng)用》內(nèi)容通俗易懂、案例豐富、實用性強(qiáng)，特別適合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、Tensorflow2.X框架和計算機(jī)視覺領(lǐng)域的入門讀者閱讀，也適合Python 程序員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也可作為相關(guān)院校或培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教材使用。

　　邱宇航，澳大利亞八大名校蒙納士大學(xué)全額獎學(xué)金博士，研究方向為人工智能工業(yè)應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)及計算機(jī)視覺；曾任蘇州中科院醫(yī)工所研究助理一年，公費至臺灣交通大學(xué)交流半年；本科期間獲得專業(yè)唯一畢業(yè)論文優(yōu)秀獎，擔(dān)任學(xué)科競賽隊伍帶頭人參與省級以上競賽20余項，獲獎項10余項，省級獎項若干項，并作為全國50強(qiáng)入選百度青年人工智能創(chuàng)客訓(xùn)練營；迄今，在計算機(jī)人工智能相關(guān)研究領(lǐng)域發(fā)表多篇論文，包含Q1、Q2 等業(yè)內(nèi)知名期刊SCI論文和會議論文，申請獲批多項專利和軟件著作權(quán)，擔(dān)任如《Concurrency and Computation： Practice and Experience》等在內(nèi)的SCI期刊審稿人。