深度学习技术图像处理入门 中文pdf完整版[90MB]

《深度学习技术》从机器学习、图像处理的基本概念入手，逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。继而以几个实战案例来介绍如何使用深度学习方法，在数据分析竞赛中取得较高的排名。*后，通过一个实战案例，介绍如何将模型放入 iOS 程序，制作相应的人工智能手机App。本书适用于对深度学习有兴趣、希望入门这一领域的理工科大学生、研究生，以及希望了解该领域基本原理的软件开发人员。此外，本书所有案例均提供了云环境上的代码，便于读者复现结果，并进行深入学习。

目录

第1章 搭建指定的开发环境11.1
第2章 温故知新——机器学习基础知识132.1
第3章 数形结合——图像处理基础知识503.1
第4章 继往开来——使用深度神经网络框架744.1
第5章 排列组合——深度神经网络框架的模型元件905.1
第6章 少量多次——深度神经网络框架的输入处理1126.1
第7章 愚公移山——深度神经网络框架的模型训练1187.1
第8章 小试牛刀——使用深度神经网络进行CIFAR-10数据分类1298.1
第9章 见多识广——使用迁移学习提升准确率1349.1
第10章 看图识字——使用深度神经网络进行文字识别15510.1
第11章 见习医生——使用全卷积神经网络分割病理切片中的癌组织20511.1
第12章 知行合一——如何写一个深度学习App23512.1