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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　全書共10章，包含緒論、Python語(yǔ)法基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)字圖像處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割、圖像生成等內(nèi)容。本書內(nèi)容層層遞進(jìn)，先從Python、數(shù)據(jù)分析、圖像處理等基礎(chǔ)內(nèi)容講起，進(jìn)而對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)進(jìn)行詳細(xì)闡述，介紹如何使用深度學(xué)習(xí)方法解決各個(gè)計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)。本書強(qiáng)調(diào)理論聯(lián)系實(shí)際，著重講述如何利用Python的OpenCV、Pytorch等包來(lái)解決計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)，提供大量編程實(shí)例供讀者使用。本書適合作為普通高等院校計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)以及Pytorch程序設(shè)計(jì)等相關(guān)課程的教材，也可作為人工智能應(yīng)用領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)人員的自學(xué)參考書。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用開發(fā)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 人工智能
1.1.1 人工智能的定義
1.1.2 人工智能的發(fā)展歷程
1.1.3 人工智能的應(yīng)用與未來(lái)
1.2 計(jì)算機(jī)視覺
1.2.1 計(jì)算機(jī)視覺的定義
1.2.2 與交叉學(xué)科的關(guān)系
1.2.3 計(jì)算機(jī)視覺的發(fā)展歷程
1.2.4 計(jì)算機(jī)視覺的主要任務(wù)及其應(yīng)用
小結(jié)
習(xí)題
第2章 Python語(yǔ)法基礎(chǔ)
2.1 Python個(gè)紹
2.1.1 Python簡(jiǎn)介
2.1.2 Python環(huán)境搭建
2.2 基礎(chǔ)語(yǔ)法與對(duì)象類型
2.2.1 基礎(chǔ)語(yǔ)法
2.2.2 基本對(duì)象類型
2.3 運(yùn)算符
2.3.1 算術(shù)運(yùn)算符
2.3.2 比較運(yùn)算符
2.3.3 賦值運(yùn)算符
2.3.4 邏輯運(yùn)算符
2.4 控制語(yǔ)句
2.4.1 if條件語(yǔ)句
2.4.2 for循環(huán)語(yǔ)句
2.4.3 while循環(huán)語(yǔ)句
2.5 函數(shù)
2.5.1 函數(shù)的定義
2.5.2 參數(shù)的傳遞
2.5.3 參數(shù)的調(diào)用方式
2.5.4 匿名函數(shù)
2.6 類和對(duì)象
2.7 模塊
小結(jié)
習(xí)題
第3章數(shù)據(jù)分析
3.1 數(shù)據(jù)分析介紹
3.1.1 數(shù)據(jù)收集
3.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1.3 數(shù)據(jù)分析
3.1.4 數(shù)據(jù)展示/數(shù)據(jù)可視化
3.1.5 數(shù)據(jù)應(yīng)用
3.2 NumPy
3.2.1 NumPy的介紹與安裝
3.2.2 ndarray
3.2.3 常用函數(shù)
3.3 Pandas
3.3.1 Pandas的介紹與安裝