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深度进修体例分解与实战操纵

  • 主 编:崔翛龙 高志强
  • 副主编:习亚男 鲁晓阳 张荣荣 单南良
  • 书代号:602900
  • I S B N:978-7-5606-5727-1
  • 出书日期:2020-10
  • 印刷日期:2020-10
  • 营业分类:本科;
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  • 纸书价钱:- 元 原价:48.00
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内容简介
媒介
目次
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相干资本
    

本书以深切浅出的体例,讲授作甚“野生智能”,若何把握以深度进修为代表的野生智能相干体例,和若何停止落地操纵。本书从现实、东西根本讲授起头,层层递进,别离向读者清楚地揭示了卷积神经收集、天生式匹敌收集、轮回神经收集、深度强化进修的常识头绪与体例道理。同时,根据详细操纵场景,连系支流深度进修框架,给出所报告现实的落地操纵案例和编程开辟指点,旨在连系现实与现实,均衡常识的深度与广度,明白入门与进阶路子,使读者加倍深切周全地懂得深度进修的道理及现实体例。

本书首要面向野生智能手艺初学者、法式开辟者、前沿科技喜好者,特别是在校大先生和相干范畴研讨职员。

最近几年来,因为智能芯片等硬件手艺的不时成长,以神经收集为焦点的野生智能手艺成为学界、财产界乃至商界的存眷焦点,野生智能中的深度进修手艺在诸如计较机视觉、天然说话处置、语音辨认、深度强化进修等多个根本范畴周全冲破,在机械翻译、智能游戏、医疗赞助诊断、无人驾驶、聪明安防等多个操纵范畴大批落地现实。同时,面对国度严重计谋成长和国际前沿成长需要,一些高校建立了野生智能学院及野生智能专业。是以,以野生智能为代表的新一代信息手艺(能够归纳综合为“ABCDEFG”,即野生智能AI(Artificial Intelligence)、区块链BC(Block Chain)、云计较CC(Cloud Computing)、大数据BD(Big Data)、边缘计较EC(Edge Computing)、联邦进修FL(Federated Learning)、5G通讯等)已成为现实研讨的焦点、操纵现实的重点、社会成长的增添点。那末,面对“野生智能”这个既熟习又目生的辞汇,若何领会其现实、把握其体例,并以“野生智能”体例为咱们的任务糊口停止“赋能”呢?本书的写作方针是深切浅出地讲授作甚“野生智能”,若何把握以深度进修为代表的野生智能体例,和若何操纵野生智能更好地办事人类。

本书特色

1. 广度与深度的均衡

野生智能是触及计较机迷信、数学、信息论、节制论、体系工程、脑迷信、神经迷信、心思学、说话学、名学、认知学、行动学等多范畴的综合做爱叉学科,在人类社会的各个方面具备普遍操纵。是以,本书在现实的广度上,讲授了野生智能的根基观点、根基现实、根本东西;在现实的广度上,阐发了野生智能在游戏、聪明社区、聪明安防、聪明医疗等范畴的操纵及设想构思。同时,本书在现实的深度上,以深度神经收集为主线,讲授了以卷积神经收集、天生式匹敌收集、轮回神经收集、深度强化进修为代表的首要体例;在现实的深度上,以人体姿势估量、典范节制类游戏、边缘智能、图象翻译等现实案例为焦点支持。能够说,本书完成了常识在广度与深度上的均衡。

2. 现实与现实的连系

野生智能是现实与现实连系的产物。不初期神经迷信对大脑神经认知道理的摸索,神经元模子、卷积神经收集、轮回神经收集等数学模子便是“无源之水,无本之木”。不初期以Hinton、LeCun、Bengio等报酬代表的野生智能迷信家对深度神经收集现实研讨的苦守,就不会有2012年ImageNet大赛深度进修的复杂胜利,更不会有AlphaGo的一骑绝尘!本书根据野生智能的成长头绪,将深度进修的现实进修与现实操纵连系,并付与响应的操纵场景,特别是将卷积神经收集与人体姿势估量、方针检测、人脸检测连系,轮回神经收集与语音辨认连系,天生式匹敌收集与图象翻译、图象天生连系,强化进修与AI游戏连系,进而让现实指点现实,并让现实付与现实更有温度、更间接的“性命力”。

3. 入门与进阶的梯次

现实讲授“接地气”、案例现实“有温度”是本书的首要特色,也是针对入门读者重点斟酌与设想的。在入门进修方面,本书从根本现实梳理到根本东西讲授,以点带面,尽可能防止过量的公式推导、现实枚举,以赞助初学者完成常识体系的构建,同时共同糊口等常常使用场景的案例阐发,以期降落读者入门的门坎和心思上的“冷淡感”;在进阶进步方面,本书以有研讨根本的读者为首要东西,从相干现实的发源、成长头绪、关头手艺、改良优化、成长前沿等角度,深切分解手艺的道理,为读者的进阶进步之路厘清思绪。

4. 开源与立异的支持

开源是野生智能范畴“百花齐放”的其实写照,也是野生智能生态成长的首要鞭策力。是以,本书所触及的法式均已在Github上开源,以期为野生智能手艺的开源与常识同享进献一份气力。另外,立异是科技进步的源泉,也是手艺成长的不竭能源。本书的局部现实思虑及现实案例是团队多年参与比赛、学术交换的立异功效和发现专利等的堆集,也是本书在内在上的首要特色。

本书构造布局

本书根据根本入门、体例分解、实战操纵的布局,共分三篇13章。

第一篇为根本入门篇,包含第0~3章,以野生智能概述为总领,讲授野生智能的现实根本、东西根本、神经收集根本,以期夯实初学者的进修根本,为其翻开野生智能之门。此中,第0章首要讲授野生智能的界说、汗青头绪、合用范畴、成久远景及存在的题目。第1章触及深度进修的数学根本、算法根本、机械进修根本、大数据根本,大纲挈领地讲授了线性代数与矩阵论、几率论与统计学、博弈论、最优化现实等数学常识,梳理了数据布局与算法的根基常识点,阐发了机械进修中监视进修、无监视进修、强化进修、联邦进修等关头研讨范畴,尔后先容了数据发掘、Hadoop开源生态框架体系。第2章重在周全总结深度进修所需东西,包含编程现实、编程说话、开源框架、硬件及操纵体系相干常识等。第3章根据神经收集手艺演退线路,对神经元模子、感知机模子、多隐层前馈神经收集、深度进修手艺的成长头绪停止讲授,并侧重对优化体例、优化计谋停止阐发。

全体来说,把握根本现实、根本东西是入门深度神经收集的第一步,是以,第一篇的定位为既是根本入门的“常识图谱”,更是进阶晋升的“第一踏板”。有相干现实储蓄和研讨根本的读者能够跳过该局部内容,间接进入后续章节进修。

第二篇为体例分解篇,包含第4~7章,首要对深度神经收集的关头体例停止讲授,从卷积神经收集、天生式匹敌收集、轮回神经收集、深度强化进修的发源、成长、关头道理、首要改良等角度对相干体例停止分解,既是对根本入门篇内容的整合与升华,也是对深度进修焦点精华的分解,更是实战操纵的现实指点。此中,第4章以卷积神经收集的道理、体例、改良、操纵为主线,分解卷积神经收集面前的体例论。第5章首要讲授天生式匹敌收集的道理、体例、改良标的目的等外容。第6章在讲授轮回神经收集的道理、体例、改良等重点常识的同时,对天然说话处置的相干手艺也停止了会商。第7章首要讲授深度强化进修所触及的关头现实、首要体例模子,并侧重对深度Q收集停止阐发。

本篇中,第4章、第6章别离从空间维度、时候维度对以卷积神经收集、轮回神经收集为代表的深度进修体例停止讲授,第5章、第7章触及博弈、决议计划的首要现实。是以,经由进程对深度进修关头体例的分解,读者能够轻松构建起深度进修常识体系的“四梁八柱”,对下跟尾坚固的现实根本,对上撑得起前沿操纵。

第三篇为实战操纵篇,包含第8~12章,针对人体姿势估量、智能游戏、人群数目计较、渣滓分类、图象翻译等场景,将基于卷积神经收集的2D人体姿势估量、基于强化进修的游戏节制、面向边缘智能的人群数目计较、边缘计较场景下的渣滓辨认分类、基于天生式匹敌收集的图象天生与翻译停止法式完成,与根本入门、体例分解相照应,组成合适进修纪律的全周期闭合回路。此中,第8章以计较机视觉前沿操纵中的2D人体姿势估量为例,讲授姿势估量的研讨近况、根本现实、操纵场景、首要代表算法和详细完成进程。第9章以开源名目OpenAI Gym中的CartPolev0游戏为例,从强化进修在游戏范畴的操纵近况动身,经由进程编程开辟对深度Q收集智能体、基于计谋梯度的神经收集游戏操纵停止现实。第10章以边缘智能场景下的都会安防为例,以人群数目计较为操纵,对方针检测模子YOLO V3算法、人脸辨认CenterFace算法停止完成。第11章以智能渣滓分类为背景,对预操练中文语音辨认模子和图象分类模子停止编程完成。第12章将两种天生式匹敌收集操纵于图象翻译和图象天生,对图象“把戏”停止编程完成。

本篇是从综合案例现实角度对全书常识点的总结与晋升,以期让野生智能手艺不但是“下层修建”,更是实其实在有温度、接地气的落地操纵。

预期读者

1. 野生智能手艺初学者

野生智能手艺体系复杂、常识点极多,可选资本又很丰硕,以是,初学者常常无从脱手。但愿经由进程进修本书,初学者能够厘清常识头绪,找到合适本身的手艺进修和成长线路。

2. 野生智能法式开辟者

手艺的性命在于操纵转化,特别在计较机迷信范畴,不落地操纵,手艺很难有久远延续的成长。是以,但愿本书的实战案例讲授能够赞助具备必然开辟根本的法式员、工程师取得思绪上的开导和现实操纵场景的共识,为其所写代码付与“有场景”的性命力,增进其对现实题目场景缔造性地法式化描写,进而鞭策社会信息化、主动化、智能化的成长。

3. 野生智能喜好者

开源是野生智能成长的必经之路,但愿本书能为AI喜好者供给同享手艺、同享理念的交换平台,对开源社区扶植、野生智能常识进步起到必然的鞭策感化。

进修倡议

但愿经由进程本书的进修,读者能够从体例的角度对野生智能的实质停止思虑,特别要重点懂得两句话:

(1) 野生智能的最终方针是让机械能够像人一样具备进修的身手,能够像人一样思虑,进而增进人类的成长。

(2) 野生智能的实质是进修,而“进修”的关头是结合,即“架构结合、数据结合、模子结合、资本结合”。

第一句话易于懂得,在此不做赘述。对于第二句话的懂得,能够将这一观点放在新一代信息手艺成长的大背景下,从算法、算力、数据等对AI成长的鞭策感化角度去思虑,便可取得此中“真意”。详细讲,架构结合是基于“云-边-端”停止同一的架构设想,行将云计较、边缘计较、智能终端停止全盘斟酌,进而为野生智能的成长供给架构体系支持;数据结合是对多源跨域异构数据停止深度宁静融会,进而突破“数据孤岛”,为野生智能成长供给充沛的数据支持;模子结合是面向“云-边-端”一体化架构在散布式、集合式、夹杂式野生智能完成形式下的详细化显现,是完成高机能野生智能推理、操练的首要体例;资本结合是整合“云-边-端”所触及的收集通讯、计较、存储等资本的首要路子,是增进野生智能落地操纵的首要保证。

另外,本书各章节从常识前沿、范畴存眷、现实深度等角度别离设想了响应的习题,能够赞助读者稳固相干根本常识、开导研讨思绪。同时,在参考资本局部,清算了大批开源代码、讲授视频等进修材料,以期赞助读者进步脱手现实才能。

最初,“纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行”,想要深切懂得深度进修,还需读者本身脱手去测验测验一些尝试,真正构成进修的“闭合回路”。

综上所述,本书内容的构造布局以下图所示:

称谢

感激本书的协作者,感激团队的成员们,感激咱们的家人,但愿咱们能够一路做更多成心义的事,并且做得更好。

感激编辑的辛苦,感激你们在选题、校订、排版等关头的支出与辛苦任务。

感激为本书提出可贵倡议、增进本书品质进步的一切伴侣及同业。

感激奋战在抗击新冠病毒一线的各种职员,和为抗击新冠病毒做出进献的一切人。但愿野生智能手艺能够鞭策社会成长,增添社会的“抵当力”“免疫力”;同时,也但愿社会为野生智能手艺的成长供给更广漠的舞台,让野生智能手艺承当更多的社会义务,并将有温度、有场景的功效反应于咱们的糊口。

订正与交换

因为作者程度无限,编著时候匆促,书中忽略在所不免,恳请读者多提可贵定见,攻讦斧正,以促进步。

相干题目能够发团队邮箱:[email protected]。本书代码开源地点为:https: //github.com/book4aidl。

再次感激您的反应与交换。

编 者

2020年7月于西安

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