計算機視覺、自然語言處理和語音識別是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域很熱門的三大應(yīng)用方向，《深度學(xué)習(xí)之PyTorch實戰(zhàn)計算機視覺》旨在幫助零基礎(chǔ)或基礎(chǔ)較為薄弱的讀者入門深度學(xué)習(xí)，達到能夠獨立使用深度學(xué)習(xí)知識處理計算機視覺問題的水平。通過閱讀本書，讀者將學(xué)到人工智能的基礎(chǔ)概念及Python編程技能，掌握PyTorch的使用方法，學(xué)到深度學(xué)習(xí)相關(guān)的理論知識，比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自動編碼器，等等。

在掌握深度學(xué)習(xí)理論和編程技能之后，讀者還會學(xué)到如何基于PyTorch深度學(xué)習(xí)框架實戰(zhàn)計算機視覺。本書中的大量實例可讓讀者在循序漸進地學(xué)習(xí)的同時，不斷地獲得成就感。本書面向?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)感興趣、但是相關(guān)基礎(chǔ)知識較為薄弱或者零基礎(chǔ)的讀者。

目錄

第1章 淺談人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計算機視覺
第2章 相關(guān)的數(shù)學(xué)知識 15
第3章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 29
第4章 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 51
第5章 Python基礎(chǔ) 72
第6章 PyTorch基礎(chǔ) 142
第7章 遷移學(xué)習(xí) 180
第8章 圖像風(fēng)格遷移實戰(zhàn) 220
第9章 多模型融合 233
第10章 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 247
第11章 自動編碼器 258