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机器学习与边缘人工智能实验


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机器学习与边缘人工智能实验
  • 书号：9787030720429
    作者：胡永明,黄浩,李玮
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：239
    字数：394000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2022-04-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥65.00元
    售价： ￥51.35元
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    纸质书

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本书共14章，涵盖了深度学习中的大部分学习网络方法。第1～2章介绍开发环境软件安装和深度学习相关的软件包，第3～4章是鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例与实现，第5～6章是MINIST手写数字识别案例，第7章是Fashion MNIST服装识别案例，可以加深对卷积神经网络的认识，第8章介绍CIFAR-10数据集彩色图片识别案例，第9章介绍循环卷积神经网络并通过字母预测实现，第10章是Embedding编码下通过4个字母预测下一个字母的案例，第11章是股票预测案例，第12章是基于OpenCV和Keras的人脸识别案例，第13章是基于Yolov3_tiny AI小车的目标检测案例，第14章是AI智能小车的斑马线识别案例。
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    前言
    第1章　开发环境软件安装　001
    （一）实验目的　002
    （二）实验内容　002
    （三）实验设备　002
    （四）软件环境匹配　002
    （五）实验步骤　004
    （六）实验要求　021
    第2章　TensorFlow-GPU 1.13.1和CV2等开发包及其他依赖库安装　022
    （一）实验目的　023
    （二）实验内容　023
    （三）实验设备　023
    （四）软件介绍　023
    （五）安装步骤　024
    （六）实验要求　044
    第3章　鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例（Python代码实现）　045
    （一）实验目的　046
    （二）实验内容　046
    （三）实验设备　046
    （四）实验原理　046
    （五）实验步骤　052
    （六）实验要求　059
    （七）实验习题　059
    第4章　鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例（Keras类实现）　060
    （一）实验目的　061
    （二）实验内容　061
    （三）实验设备　061
    （四）实验原理　061
    （五）实验步骤　066
    （六）实验要求　072
    （七）实验习题　072
    第5章　MINIST手写数字识别案例（Python代码实现）　073
    （一）实验目的　074
    （二）实验内容　074
    （三）实验设备　074
    （四）实验原理　074
    （五）实验步骤　084
    （六）实验要求　091
    （七）实验习题　091
    第6章　MINIST手写数字识别案例（Keras类实现）　093
    （一）实验目的　094
    （二）实验内容　094
    （三）实验设备　094
    （四）实验原理　094
    （五）实验步骤　103
    （六）实验要求　111
    （七）实验习题　111
    第7章　Fashion MNIST服装识别案例　112
    （一）实验目的　113
    （二）实验内容　113
    （三）实验设备　113
    （四）实验原理　113
    （五）实验步骤　119
    （六）实验要求　127
    （七）实验习题　128
    第8章　CIFAR-10数据集彩色图片识别案例　129
    （一）实验目的　130
    （二）实验内容　130
    （三）实验设备　130
    （四）实验原理　130
    （五）实验步骤　139
    （六）实验要求　145
    （七）实验习题　146
    第9章　Embedding编码下通过1个字母预测下一个字母的案例　147
    （一）实验目的　148
    （二）实验内容　148
    （三）实验设备　148
    （四）实验原理　148
    （五）实验步骤　154
    （六）实验要求　160
    （七）实验习题　160
    第10章　Embedding编码下通过4个字母预测下一个字母的案例　161
    （一）实验目的　162
    （二）实验内容　162
    （三）实验设备　162
    （四）实验原理　162
    （五）实验步骤　169
    （六）实验要求　178
    （七）实验习题　178
    第11章　股票预测案例（LSTM网络实现）　179
    （一）实验目的　180
    （二）实验内容　180
    （三）实验设备　180
    （四）实验原理　180
    （五）实验步骤　187
    （六）实验要求　195
    （七）实验习题　195
    第12章　基于OpenCV和Keras的人脸识别案例　196
    （一）实验目的　197
    （二）实验内容　197
    （三）实验设备　197
    （四）实验原理　197
    （五）实验步骤　209
    （六）实验要求　217
    （七）实验习题　217
    第13章　基于Yolov3_tinyAI小车的目标检测案例　218
    （一）实验目的　219
    （二）实验内容　219
    （三）实验设备　219
    （四）实验原理　219
    （五）实验步骤　224
    （六）实验要求　225
    （七）实验习题　226
    第14章　AI智能小车的斑马线识别案例　227
    （一）实验目的　228
    （二）实验内容　228
    （三）实验设备　228
    （四）实验原理　228
    （五）实验步骤　232
    （六）实验要求　237
    （七）实验习题　237
    参考文献　238
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