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编号：SPB344

作者：陈杨文

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特色

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目录

第1章 我们是怎么看这个世界？
1-1 想想「思考」这回事
1-2 视觉感受的科学证据
1-3 研究大脑如何处理图像识别
1-4 视觉处理的神经通道
1-5 跨领域研究的人工智能
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课后习题

第2章 从神经元到神经网络运算法
2-1 史上第一个人工神经元数学模型：麦卡洛克-皮茨神经元
2-2 学习性神经元－赫布理论
2-3 从大脑到电子脑－感知器
2-4 从错误中学习－自适线性神经元
2-5 多层感知器的演进
2-6 神经网络算法的曙光－深度信念网络
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第3章 图像数据库与机器视觉处理
3-1 CIFAR-10 图像数据库与 ImageNet
3-2 对象语境数据库与 COCO 挑战赛
3-3 并行计算的图形处理器 GPU
3-4 卷积神经网络 CNN 的起源
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课后习题

第4章 人工智能神经网络模型
4-1 LeNet 神经网络
4-2 图解卷积神经网络运作过程
4-3 AlexNet 卷积神经网络与深度学习
4-4 AlexNet 后续改进者 ZFnet
4-5 探索更深层学习的神经网络 VGG
4-6 向横向宽度拓展的 GoogLeNet
4-7 突破深度极限的神经网络 ResNet
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课后习题

第5章 记忆学习
5-1 赋予机器记忆能力的递归神经网络
5-2 RNN 的记忆力改善
5-3 长的短期记忆
5-4 仿真 LSTM 处理语义与看图说文
5-5 网络学习的神经架构搜索器
5-6 神经架构搜索网络 NASNet 与迁移性学习
5-7 聊天机器人 ChatGPT
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第6章 机器学习
6-1 人工智能、机器学习、深度学习
6-2 机器学习、大数据与统计学
6-3 机器学习的工具
6-4 机器学习使用的数据库分类
6-5 机器学习的种类
6-6 监督学习：回归算法
6-7 监督学习：分类算法
6-8 无监督学习：聚类算法
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课后习题

第7章 AI 图像识别工具软件 VisLab
7-1 VisLab AI 图像识别软件简介
7-2 VisLab 软件功能结构
7-3 安装使用智泰 VisLab 软件
7-4 使用智泰 VisLab 软件分类功能
7-5 使用 VisLab 软件目标检测功能
7-6 使用 VisLab 软件的图像分割功能
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课后习题

第8章 Azure 云端 AI 图像识别功能
8-1 Microsoft Azure 图像识别软件 Vision 简介
8-2 Azure 认知服务与 API 架构
8-3 如何使用微软 Azure 图像识别功能
8-4 Azure 对象识别
8-5 应用部署 Azure 认知服务
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课后习题

第9章 云端图像识别 AutoML
9-1 Google 云端自动机器学习介绍
9-2 如何使用 Google 自动机器视觉
9-3 珊瑚 AutoML 识别计划示例介绍
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课后习题

第10章 AI视觉的服务应用设计
10-1 应用 AI 视觉的几个想法－人与 AI 的协通思考模式
10-2 系统执行 AI 项目计划的流程
10-3 AI视觉在可持续渔业资源管理中的应用
10-4 AI视觉在休闲饮料领域的应用
10-5 AI视觉在海岸游憩解说服务中的应用
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课后习题