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《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》内容简介
本书以人工智能发展为时代背景,通过20个机器学习模型和算法案例,为读者提供较为详细的实战方案,以便进行深度学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程,并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能程序开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料,可供读者举一反三,二次开发。本书语言简洁,深入浅出,通俗易懂,不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者,而且可作为高等院校相关专业的参考教材,还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。
《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》书籍信息摘要
《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》内容简介与阅读建议，作者 李永华，科技技术，2021年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：AI源码、神经网络、Python、计算机类。
- 作者：李永华
- 分类：科技技术
- 出版年份：2021
- 出版社：清华大学出版社
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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版本
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目录
- 项目1 电影推荐小程序
- 1.1总体设计
- 1.1.1系统整体结构
- 1.1.2系统流程
- 1.2运行环境
- 1.2.1Python环境
- 1.2.2TensorFlow环境
- 1.3模块实现
展开全部（共 300 章节）
- 1.3.1数据预处理
- 1.3.2模型设计
- 1.3.3模型训练及测试
- 1.3.4特征矩阵提取
- 1.3.5推荐电影
- 1.3.6客户端
- 1.4系统测试
- 1.4.1训练准确率
- 1.4.2运行结果
- 项目2服装分类助手
- 2.1总体设计
- 2.1.1系统整体结构
- 2.1.2系统流程
- 2.2运行环境
- 2.2.1Python环境
- 2.2.2PyTorch环境
- 2.2.3Django环境
- 2.3模块实现
- 2.3.1数据预处理
- 2.3.2模型创建与编译
- 2.3.3模型训练及保存
- 2.3.4模型生成
- 2.4系统测试
- 2.4.1训练准确率
- 2.4.2测试效果
- 2.4.3模型应用
- 项目3检索式模型聊天机器人
- 3.1总体设计
- 3.1.1系统整体结构
- 3.1.2系统流程
- 3.2运行环境
- 3.2.1Python环境
- 3.2.2TensorFlow环境
- 3.3模块实现
- 3.3.1数据预处理
- 3.3.2模型创建与编译
- 3.3.3模型训练及保存
- 3.3.4模型生成
- 3.4系统测试
- 3.4.1训练准确率
- 3.4.2测试效果
- 3.4.3模型应用
- 项目4方言种类识别
- 4.1总体设计
- 4.1.1系统整体结构
- 4.1.2系统流程
- 4.2运行环境
- 4.2.1Python环境
- 4.2.2TensorFlow环境
- 4.2.3JupyterNotebook环境
- 4.2.4PyCharm环境
- 4.3模块实现
- 4.3.1数据预处理
- 4.3.2模型构建
- 4.3.3模型训练及保存
- 4.3.4模型生成
- 4.4系统测试
- 4.4.1训练准确率
- 4.4.2测试效果
- 项目5行人检测与追踪计数
- 5.1总体设计
- 5.1.1系统整体结构
- 5.1.2系统流程
- 5.2运行环境
- 5.2.1Python环境
- 5.2.2TensorFlow环境
- 5.2.3安装所需的软件包
- 5.2.4硬件环境
- 5.3模块实现
- 5.3.1准备数据
- 5.3.2数据预处理
- 5.3.3目标检测
- 5.3.4目标追踪
- 5.3.5主函数
- 5.4系统测试
- 项目6智能果实采摘指导系统
- 6.1总体设计
- 6.1.1系统整体结构
- 6.1.2系统流程
- 6.2运行环境
- 6.2.1Python环境
- 6.2.2TensorFlow环境
- 6.2.3JupyterNotebook环境
- 6.2.4PyCharm环境
- 6.2.5微信开发者工具
- 6.2.6OneNET云平台
- 6.3模块实现
- 6.3.1数据预处理
- 6.3.2创建模型与编译
- 6.3.3模型训练及保存
- 6.3.4上传结果
- 6.3.5小程序开发
- 6.4系统测试
- 6.4.1训练准确率
- 6.4.2测试效果
- 6.4.3外部访问效果
- 项目7基于CNN的猫种类识别
- 7.1总体设计
- 7.1.1系统整体结构
- 7.1.2系统流程
- 7.2运行环境
- 7.2.1计算型云服务器
- 7.2.2Python环境
- 7.2.3TensorFlow环境
- 7.2.4MySQL环境
- 7.2.5Django环境
- 7.3模块实现
- 7.3.1数据预处理
- 7.3.2数据增强
- 7.3.3普通CNN模型
- 7.3.4残差网络模型
- 7.3.5模型生成
- 7.4系统测试
- 7.4.1训练准确率
- 7.4.2测试效果
- 7.4.3模型应用
- 项目8基于VGG-16的驾驶行为分析
- 8.1总体设计
- 8.1.1系统整体结构
- 8.1.2系统流程
- 8.2运行环境
- 8.2.1Python环境
- 8.2.2TensorFlow环境
- 8.2.3Android环境
- 8.3模块实现
- 8.3.1数据预处理
- 8.3.2模型构建
- 8.3.3模型训练及保存
- 8.3.4模型生成
- 8.4系统测试
- 8.4.1训练准确率
- 8.4.2测试效果
- 8.4.3模型应用
- 项目9基于MaskR-CNN的娱乐视频生成器
- 9.1总体设计
- 9.1.1系统整体结构
- 9.1.2系统流程
- 9.2运行环境
- 9.2.1Python环境
- 9.2.2PyTorch环境
- 9.2.3Detectron2平台
- 9.2.4MoviePy的安装
- 9.2.5PyQt的安装
- 9.3模块实现
- 9.3.1数据处理
- 9.3.2视频处理
- 9.3.3PyQt界面
- 9.4系统测试
- 9.4.1训练准确率
- 9.4.2运行效率
- 9.4.3应用使用说明
- 项目10基于CycleGAN的图像转换
- 10.1总体设计
- 10.1.1系统整体结构
- 10.1.2系统流程
- 10.2运行环境
- 10.2.1Python环境
- 10.2.2TensorFlowGPU环境
- 10.2.3Android环境
- 10.3模块实现
- 10.3.1数据集预处理
- 10.3.2模型构建
- 10.3.3模块分析
- 10.3.4模型训练及保存
- 10.3.5模型生成
- 10.4系统测试
- 项目11交通警察——车辆监控系统
- 11.1总体设计
- 11.1.1系统整体结构
- 11.1.2系统流程
- 11.2运行环境
- 11.2.1Python环境
- 11.2.2TensorFlow环境
- 11.2.3PyCharmIDE配置
- 11.2.4Protoc配置
- 11.3模块实现
- 11.3.1API下载及载入
- 11.3.2识别训练
- 11.3.3导入模型与编译
- 11.3.4模型生成
- 11.4系统测试
- 项目12验证码的生成与识别
- 12.1总体设计
- 12.1.1系统整体结构
- 12.1.2系统流程
- 12.2运行环境
- 12.2.1Python环境
- 12.2.2TensorFlow环境
- 12.2.3VsCode环境
- 12.3模块实现
- 12.3.1数据预处理
- 12.3.2模型搭建
- 12.3.3模型训练及保存
- 12.3.4模型测试
- 12.4系统测试
- 12.4.1训练准确率
- 12.4.2测试效果
- 项目13基于CNN的交通标志识别
- 13.1总体设计
- 13.1.1系统整体结构
- 13.1.2系统流程
- 13.2运行环境
- 13.3模块实现
- 13.3.1数据预处理
- 13.3.2模型构建
- 13.3.3模型训练及保存
- 13.4系统测试
- 13.4.1训练准确率
- 13.4.2测试效果
- 项目14图像风格转移
- 14.1总体设计
- 14.1.1系统整体结构
- 14.1.2系统流程
- 14.2运行环境
- 14.2.1Python环境
- 14.2.2TensorFlow环境
- 14.2.3库安装
- 14.2.4VGG-19网络下载
- 14.3模块实现
- 14.3.1实时风格转移
- 14.3.2非实时风格转移
- 14.3.3交互界面设计
- 14.4系统测试
- 14.4.1非实时风格转移测试
- 14.4.2实时风格转移测试
- 项目15口罩识别系统
- 15.1总体设计
- 15.1.1系统整体结构
- 15.1.2系统流程
- 15.2运行环境
- 15.3模块实现
- 15.3.1数据预处理
- 15.3.2模型训练及保存
- 15.3.3页面显示和视频流输入
- 15.3.4模型生成
- 15.4系统测试
- 15.4.1训练准确率
- 15.4.2测试效果
- 项目16垃圾分类微信小程序
- 16.1总体设计
- 16.1.1系统整体结构
- 16.1.2系统流程
- 16.2运行环境
- 16.2.1Python环境
- 16.2.2TensorFlow环境
- 16.2.3微信小程序及后台服务器环境
- 16.3模块实现
- 16.3.1数据预处理
- 16.3.2创建模型与编译
- 16.3.3模型训练及保存
- 16.3.4模型生成
- 16.4系统测试
- 16.4.1训练准确率
- 16.4.2测试效果
- 16.4.3模型应用
- 项目17基于OpenCV的人脸识别程序
- 17.1总体设计
- 17.1.1系统整体结构
- 17.1.2系统流程
- 17.2运行环境
- 17.2.1Python环境
- 17.2.2TensorFlow环境
- 17.3模块实现
- 17.3.1数据预处理
- 17.3.2模型构建
- 17.3.3模型训练
- 17.4系统测试
- 项目18基于CGAN的线稿自动上色
- 18.1总体设计
- 18.1.1系统整体结构
- 18.1.2系统流程
- 18.2运行环境
- 18.2.1Python环境
- 18.2.2TensorFlow环境
- 18.3模块实现
- 18.3.1数据预处理
- 18.3.2模型构建
- 18.3.3模型训练及保存
- 18.3.4模型应用
- 18.4系统测试
- 18.4.1训练效果
- 18.4.2测试效果
- 18.4.3模型使用说明
- 项目19基于ACGAN的动漫头像生成
- 19.1总体设计
- 19.1.1系统整体结构
- 19.1.2系统流程
- 19.2运行环境
- 19.2.1Python环境
- 19.2.2TensorFlow环境
- 19.2.3OpenCV环境
- 19.2.4Illustration2Vec
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