移動(dòng)端機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

定　價(jià)：￥59.00

作　者：	[印度] 卡斯基延·NG（Karthikeyan NG）著，王東明，周達(dá)希譯
出版社：	人民郵電出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	暫缺

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京東 (￥59.00)

ISBN：	9787115516848	出版時(shí)間：	2019-10-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	206	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)系統(tǒng)地講述如何基于TensorFlow Lite和Core ML構(gòu)建Android與iOS應(yīng)用程序。本書(shū)共9章。第1章介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)以及TensorFlow Lite和Core ML框架。第2～8章介紹如何開(kāi)發(fā)7款常見(jiàn)應(yīng)用程序，分別是一款預(yù)測(cè)人物年齡和性別的應(yīng)用程序，一款在照片上應(yīng)用藝術(shù)風(fēng)格遷移的應(yīng)用程序，一款用于面部檢測(cè)和條形碼掃描的應(yīng)用程序，一款類似于Snapchat的應(yīng)用程序，一款識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的應(yīng)用程序，一款流行的在線換臉應(yīng)用程序，一款利用遷移學(xué)習(xí)完成食物分類的應(yīng)用程序。第9章總結(jié)全書(shū)，并介紹基于機(jī)器學(xué)習(xí)的云服務(wù)。本書(shū)適合機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和人工智能等方面的專業(yè)人士閱讀。

作者簡(jiǎn)介

　　Karthikeyan NG是印度的一名工程和技術(shù)主管。之前他曾經(jīng)在Symantec公司擔(dān)任軟件工程師，之后就職于兩家總部位于美國(guó)的初創(chuàng)企業(yè)，參與過(guò)各種類型的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。他在開(kāi)發(fā)各種可擴(kuò)展的產(chǎn)品方面擁有超過(guò)9年的經(jīng)驗(yàn)，這些產(chǎn)品使用了Web、Mobile、機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning，ML）、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)以及虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)。他是一名有抱負(fù)的企業(yè)家和技術(shù)傳播者，他勇于探索新技術(shù)并使用創(chuàng)新理念來(lái)解決問(wèn)題。同時(shí)，他還是班加羅爾大學(xué)的客座教授。

圖書(shū)目錄

第　1章機(jī)器學(xué)習(xí)在移動(dòng)端的使用情況　1
1．1　機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)　3
1．1．1　監(jiān)督式學(xué)習(xí)　3
1．1．2　非監(jiān)督式學(xué)習(xí)　3
1．1．3　線性回歸——監(jiān)督式學(xué)習(xí)　4
1．2　TensorFlow Lite和Core ML　10
1．3　TensorFlow Lite　11
1．3．1　支持的平臺(tái)　12
1．3．2　TensorFlow Lite的內(nèi)存使用情況和性能　13
1．3．3　動(dòng)手使用TensorFlow Lite　14
1．3．4　將SavedModel轉(zhuǎn)換為TensorFlow Lite格式　15
1．3．5　在Android上使用TensorFlow Lite　16
1．3．6　在iOS上使用TensorFlow Lite　19
1．4　Core ML　20
1．4．1　Core ML模型轉(zhuǎn)換　21
1．4．2　iOS應(yīng)用程序中的Core ML　22
1．5　本章小結(jié)　24
第　2章使用Core ML和CNN預(yù)測(cè)年齡與性別　25
2．1　年齡和性別預(yù)測(cè)　26
2．1．1　年齡預(yù)測(cè)　27
2．1．2　性別預(yù)測(cè)　27
2．2　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　28
2．2．1　發(fā)現(xiàn)模式　28
2．2．2　找出圖片中的特征值　29
2．2．3　池化層　31
2．2．4　ReLU層　31
2．2．5　局部響應(yīng)歸一化層　32
2．2．6　dropout層　32
2．2．7　全連接層　33
2．2．8　使用CNN完成年齡和性別預(yù)測(cè)　33
2．3　在iOS上使用Core ML實(shí)現(xiàn)應(yīng)用程序　35
2．4　本章小結(jié)　44
第3章　在照片上應(yīng)用
藝術(shù)神經(jīng)風(fēng)格遷移　45
3．1　藝術(shù)神經(jīng)風(fēng)格遷移　46
3．1．1　背景　47
3．1．2　VGG網(wǎng)絡(luò)　48
3．2　構(gòu)建應(yīng)用程序　49
3．2．1　TensorFlow-to-Core ML轉(zhuǎn)換　52
3．2．2　iOS應(yīng)用程序　55
3．2．3　Android應(yīng)用程序　57
3．3　本章小結(jié)　77
3．4　參考網(wǎng)站　77
第4章　基于Firebase的ML Kit　78
4．1　ML Kit的基礎(chǔ)　79
4．1．1　基本特征集　80
4．1．2　構(gòu)建應(yīng)用程序　81
4．2　人臉檢測(cè)　86
4．2．1　面部朝向追蹤　86
4．2．2　運(yùn)行面部檢測(cè)器　91
4．3　條形碼掃描器　98
4．3．1　創(chuàng)建FirebaseVisionImage對(duì)象　99
4．3．2　創(chuàng)建FirebaseVisionBarcodeDetector對(duì)象　102
4．3．3　條形碼檢測(cè)　102
4．4　文本識(shí)別　105
4．4．1　基于設(shè)備的文本識(shí)別　105
4．4．2　基于云端的文本識(shí)別　107
4．5　本章小結(jié)　109
第5章　在Android上的AR濾鏡　110
5．1　MobileNet模型　111
5．2　構(gòu)建Android應(yīng)用程序　116
5．3　參考網(wǎng)站　134
5．4　問(wèn)題　134
5．5　本章小結(jié)　134
第6章　使用對(duì)抗學(xué)習(xí)構(gòu)建手寫(xiě)數(shù)字分類器　135
6．1　生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)　136
6．2　MNIST數(shù)據(jù)庫(kù)　137
6．3　構(gòu)建TensorFlow模型　138
6．4　訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　140
6．4．1　構(gòu)建Android應(yīng)用程序　143
6．4．2　用于手寫(xiě)的FreeHandView　144
6．4．3　數(shù)字分類器　150
6．5　本章小結(jié)　153
第7章　使用OpenCV與朋友換臉　154
7．1　換臉　155
7．1．1　換臉的步驟　157
7．1．2　構(gòu)建Android應(yīng)用程序　160
7．1．3　構(gòu)建本地的臉交換器庫(kù)　161
7．1．4　構(gòu)建應(yīng)用程序　167
7．2　本章小結(jié)　179
7．3　參考信息　179
7．4　問(wèn)題　180
第8章　使用遷移學(xué)習(xí)完成食物分類　181
8．1　遷移學(xué)習(xí)　182
8．2　訓(xùn)練TensorFlow模型　184
8．2．1　安裝TensorFlow　184
8．2．2　訓(xùn)練圖片　184
8．2．3　使用圖片重新訓(xùn)練　185
8．2．4　構(gòu)建iOS應(yīng)用程序　191
8．3　本章小結(jié)　198
第9章　接下來(lái)做什么　199
9．1　溫故而知新　200
9．1．1　當(dāng)開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序時(shí)從何處入手　201
9．1．2　構(gòu)建自己的模型　203
9．2　本章小結(jié)　206
9．3　進(jìn)一步閱讀　206