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『簡體書』PyTorch深度学习模型开发实战 动手学机器学习开发案例实战 pytorch强化学习 图像识别 自然语言处理 迁移学习 物体检测 异常检测

書城自編碼： 3761214
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→人工智能
作者： [日]小川雄太郎
國際書號(ISBN)： 9787517094159
出版社： 水利水电出版社
出版日期： 2022-06-01

頁數/字數： /
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 147.5

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編輯推薦：
本书是一本通过PyTorch深度学习模型开发案例学习深度学习技术应用方法的图书，对精心设计的9大类深度学习任务构建模型，让读者可以逐步掌握高级且实用的深度学习开发和应用的方法。每个深度学习模型都是 State-of-the-Art（性能模型）的基础，读者若能够亲自动手实现，对以后的研究和开发工作一定会有很大帮助。
案例涵盖面广：以PyTorch为工具，对常见的9种类型的深度学习任务进行了编程实现，让读者对深度学习技术的应用有一个全面了解。
代码解说详细：对各深度学习模型的实现方法及源代码进行了详细解说，将原理与实际操作相结合，便于学生阅读和理解程序的本质。
语言通俗易懂：虽然本书针对的是深度学习中、高级层次的读者，但书中的语言也尽量避免晦涩艰深，做到通俗易懂，让学习过程更高效。
实用针对性强：书中的每章都是为了解决特定任务而设计的主题，实用性和针对性特别强，而且特别注重原理的解说和过程的实现，读者可以从中学习到一些小窍门，举一反三，掌握灵活构建其他深度学习模型的能力。
本书实现的任务内容及深度学习模型
迁移学习，微调：用少量的图像数据构建深度学习模型
物体检测（SSD）：
內容簡介：
人工智能应用已经遍及各行各业，而机器学习和深度学习作为其中的重要组成部分也越来越火热。《PyTorch深度学习模型开发实战》就以近年来非常流行的Python 机器学可库 PyTorch为工目。对深度学习中的迁移学习、图像分类、物体检测、语义分割、姿势识别、图像生成、异常检测、自然语言处理以及视频分类等各种任务进行了详细讲解及深度学习模型的编程实现。这些任务都是为帮助读者积累实践经验，以便能在实际开发中灵活运用深度学习技术精挑细选出来的。读者只要亲自动手，依次对各种任务进行编程实践，并彻底理解其中的原理，就一定能逐步掌握复杂深度学习的应用方法。
《PyTorch深度学习模型开发实战》 内容丰富全面，讲解通俗易懂，特别适合作为有一定基础的AI工程师提升技能、中高级机器学习/深度学习工程师巩固相关基础的参考书籍。
關於作者：
小川雄太郎
东京大学理学博士，曾在东京大学研究生院从事脑功能测量及计算论的神经科学研究。获取博士学位后，曾担任东京大学特聘研究员。现任职于日本电通国际信息服务公司总部 AI 技术开发部，主要负责以深度学习为主的机器学习相关技术的研究开发和技术支持。另外，他还是早稻田大学全球教育中心的兼职讲师和日本深度学习协会会员。在业余时间开展了多场人工智能相关讲座并撰写了多种人工智能相关书籍。

 

 

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