更新时间：2019-12-12 17:15:45
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内容简介
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推荐序
前言
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本书的优势
本书的内容
本书的特点
本书适合人群
本书作者
第1章 ◄星星之火►
1.1 计算机视觉与深度学习
1.2 计算机视觉学习的基础与研究方向
1.3 本章小结
第2章 ◄Python的安装与使用►
2.1 Python基本安装和用法
2.2 Python常用类库中的threading
2.3 本章小结
第3章 深度学习的理论基础——机器学习
3.1 机器学习基本分类
3.2 机器学习基本算法
3.3 算法的理论基础
3.4 回归算法
3.5 机器学习的其他算法——决策树
3.6 本章小结
第4章 Python类库的使用——数据处理及可视化展示
4.1 从小例子起步——NumPy的初步使用
4.2 图形化数据处理——Matplotlib包使用
4.3 深度学习理论方法——相似度计算
4.4 数据的统计学可视化展示
4.5 Python实战——某地降水的关系处理
4.6 本章小结
第5章 ◄OpenCV的基础使用►
5.1 OpenCV基本的图片读取
5.2 OpenCV的卷积核处理
5.3 本章小结
第6章 ◄OpenCV与TensorFlow的融合►
6.1 图片的自由缩放以及边缘裁剪
6.2 使用OpenCV扩大图像数据库
6.3 本章小结
第7章 ◄Let’s play TensorFlow►
7.1 TensorFlow游乐场
7.2 初识Hello TensorFlow
7.3 本章小结
第8章 ◄Hello TensorFlow，从0到1►
8.1 TensorFlow的安装
8.2 TensorFlow常量、变量和数据类型
8.3 TensorFlow矩阵计算
8.4 Hello TensorFlow
8.5 本章小结
第9章 ◄TensorFlow重要算法基础►
9.1 BP神经网络简介
9.2 BP神经网络中的两个基础算法
9.3 TensorFlow实战——房屋价格的计算
9.4 反馈神经网络反向传播算法
9.5 本章小结
第10章 TensorFlow数据的生成与读取详解
10.1 TensorFlow的队列
10.2 CSV文件的创建与读取
10.3 TensorFlow文件的创建与读取
10.4 本章小结
第11章 回归分析——从TensorFlow陷阱与细节开始
11.1 TensorFlow线性回归
11.2 多元线性回归实战编程
11.3 逻辑回归详解
11.4 本章小结
第12章 TensorFlow编程实战——MNIST手写体识别
12.1 MNIST数据集
12.2 MNIST数据集实战编程
12.3 初识卷积神经网络
12.4 本章小结
第13章 ◄卷积神经网络原理►
13.1 卷积运算基本概念
13.2 卷积神经网络的结构详解
13.3 TensorFlow实现LeNet实例
13.4 本章小结
第14章 ◄卷积神经网络公式推导与应用►
14.1 反馈神经网络算法
14.2 使用卷积神经网络分辨CIFAR-10数据集
14.3 本章小结
第15章 ◄猫狗大战——实战AlexNet►
15.1 AlexNet简介
15.2 实战猫狗大战——AlexNet模型
15.3 本章小结
第16章 我们都爱Finetuning——复用VGG16进行猫狗大战
16.1 TensorFlow模型保存与恢复详解
16.2 更为细化的保存和恢复方法
16.3 VGGNet实现
16.4 使用已训练好的模型和权重复现VGGNet
16.5 猫狗大战V2——Finetuning使用VGGNet进行图像判断
16.6 本章小结
第17章 开始找工作吧——深度学习常用面试问题答疑
17.1 深度学习面试常用问题答疑
17.2 卷积神经网络调优面试问答汇总
17.3 NIN模型介绍
17.4 “deeper is better”——GoogLeNet模型介绍
