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商品簡介
商品簡介
本書通過具體的案例，循序漸進地講解了計算機視覺和模型調優的相關內容。首先介紹基礎知識，包括人工智能基礎、計算機視覺基礎、圖像基礎和編程基礎相關知識。然後講解傳統計算機視覺和基於深度學習的計算機視覺，如卷積神經網絡等。接著深入探討算法原理，包括卷積、池化、批歸一化、激活函數、殘差結構、全連接、SoftMax等，並提供手寫算法示例。最後介紹了模型在 Python 和 C++中的實際應用以及性能優化技巧，如計算向量化、權值預加載和多線程等。本書內容實用，由淺入深，案例典型，講解通俗易懂，隨書提供全部程序代碼，且代碼注釋詳細，方便讀者理解，並上手實踐。本書非常適合人工智能、機器學習、深度學習、計算機視覺初學者學習使用，也可用作高等院校中相關專業的教材及參考書。
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