Купить книгу Глубокое обучение для систем машинного зрения на русском [PDF, EPUB, FB2, MOBI]
#1626685
Deep Learning for Vision Systems (B0978248ZY)
Купить и скачать электронную книгу в форматах PDF, EPUB, FB2, MOBI
Mohamed Elgendy | #64: Компьютерная обработка изображений
Как компьютер учится понимать то, что видит? Книга «Глубокое обучение для систем машинного зрения» отвечает на этот вопрос, применяя глубокое обучение к компьютерному зрению. Используя только школьную алгебру, эта книга освещает концепции, лежащие в основе визуальной интуиции. Вы поймете, как использовать архитектуры глубокого обучения для создания приложений систем машинного зрения для генерации изображений и распознавания лиц.
Краткое содержание
Компьютерное зрение играет центральную роль во многих передовых инновациях, включая беспилотные автомобили, дроны, дополненную реальность, распознавание лиц и многое другое. Благодаря стремительному развитию искусственного интеллекта и глубокого обучения (DL) каждый день разрабатываются удивительные новые приложения компьютерного зрения. Книга « Глубокое обучение для систем компьютерного зрения» знакомит вас с концепциями и инструментами для создания интеллектуальных, масштабируемых систем компьютерного зрения, способных идентифицировать объекты на изображениях, видео и в реальной жизни и реагировать на них. Благодаря экспертному руководству автора Мохамеда Эльгенди и иллюстрациям реальных проектов вы наконец-то освоите самые современные методы глубокого обучения, чтобы создавать, вносить свой вклад и лидировать в захватывающей области компьютерного зрения!
О технологии
Насколько продвинулось компьютерное зрение? Ответ вы получите, прокатившись на Tesla. Методы глубокого обучения привели к впечатляющим прорывам в распознавании лиц, интерактивном моделировании и медицинской визуализации, но ничто не сравнится с тем, как автомобиль реагирует на реальные раздражители, мчась по шоссе.
О книге
Как компьютер учится понимать то, что видит? Книга «Глубокое обучение для систем машинного зрения» отвечает на этот вопрос, применяя глубокое обучение к компьютерному зрению. Используя только школьную алгебру, эта книга освещает концепции, лежащие в основе визуальной интуиции. Вы поймете, как использовать архитектуры глубокого обучения для создания приложений систем машинного зрения для генерации изображений и распознавания лиц.
Что внутри?
Классификация изображений и обнаружение объектов
Передовые архитектуры глубокого обучения
Перенос обучения и генеративно-состязательные сети
DeepDream и перенос нейронного стиля
Визуальные встраивания и поиск изображений
О читателе
Для программистов на Python среднего уровня.
Об авторе
Мохамед Эльгенди — вице-президент по разработке в Rakuten. Опытный эксперт в области искусственного интеллекта, ранее он занимался созданием и управлением продуктами на основе ИИ в Amazon и Twilio.
Оглавление
ЧАСТЬ 1 - ОСНОВЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
1. Добро пожаловать в компьютерное зрение.
2. Глубокое обучение и нейронные сети
3 Сверточные нейронные сети
4. Структурирование проектов глубокого обучения и настройка гиперпараметров.
ЧАСТЬ 2 - КЛАССИФИКАЦИЯ И ОБНАРУЖЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ
5 передовых архитектур сверточных нейронных сетей
6. Перенос знаний
7. Обнаружение объектов с помощью R-CNN, SSD и YOLO
ЧАСТЬ 3 - ГЕНЕРАТИВНЫЕ МОДЕЛИ И ВИЗУАЛЬНЫЕ ВСТАВКИ
8. Генеративные состязательные сети (GAN)
9. DeepDream и нейронный перенос стиля.
10 визуальных вложений
Краткое содержание
Компьютерное зрение играет центральную роль во многих передовых инновациях, включая беспилотные автомобили, дроны, дополненную реальность, распознавание лиц и многое другое. Благодаря стремительному развитию искусственного интеллекта и глубокого обучения (DL) каждый день разрабатываются удивительные новые приложения компьютерного зрения. Книга « Глубокое обучение для систем компьютерного зрения» знакомит вас с концепциями и инструментами для создания интеллектуальных, масштабируемых систем компьютерного зрения, способных идентифицировать объекты на изображениях, видео и в реальной жизни и реагировать на них. Благодаря экспертному руководству автора Мохамеда Эльгенди и иллюстрациям реальных проектов вы наконец-то освоите самые современные методы глубокого обучения, чтобы создавать, вносить свой вклад и лидировать в захватывающей области компьютерного зрения!
О технологии
Насколько продвинулось компьютерное зрение? Ответ вы получите, прокатившись на Tesla. Методы глубокого обучения привели к впечатляющим прорывам в распознавании лиц, интерактивном моделировании и медицинской визуализации, но ничто не сравнится с тем, как автомобиль реагирует на реальные раздражители, мчась по шоссе.
О книге
Как компьютер учится понимать то, что видит? Книга «Глубокое обучение для систем машинного зрения» отвечает на этот вопрос, применяя глубокое обучение к компьютерному зрению. Используя только школьную алгебру, эта книга освещает концепции, лежащие в основе визуальной интуиции. Вы поймете, как использовать архитектуры глубокого обучения для создания приложений систем машинного зрения для генерации изображений и распознавания лиц.
Что внутри?
Классификация изображений и обнаружение объектов
Передовые архитектуры глубокого обучения
Перенос обучения и генеративно-состязательные сети
DeepDream и перенос нейронного стиля
Визуальные встраивания и поиск изображений
О читателе
Для программистов на Python среднего уровня.
Об авторе
Мохамед Эльгенди — вице-президент по разработке в Rakuten. Опытный эксперт в области искусственного интеллекта, ранее он занимался созданием и управлением продуктами на основе ИИ в Amazon и Twilio.
Оглавление
ЧАСТЬ 1 - ОСНОВЫ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ
1. Добро пожаловать в компьютерное зрение.
2. Глубокое обучение и нейронные сети
3 Сверточные нейронные сети
4. Структурирование проектов глубокого обучения и настройка гиперпараметров.
ЧАСТЬ 2 - КЛАССИФИКАЦИЯ И ОБНАРУЖЕНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ
5 передовых архитектур сверточных нейронных сетей
6. Перенос знаний
7. Обнаружение объектов с помощью R-CNN, SSD и YOLO
ЧАСТЬ 3 - ГЕНЕРАТИВНЫЕ МОДЕЛИ И ВИЗУАЛЬНЫЕ ВСТАВКИ
8. Генеративные состязательные сети (GAN)
9. DeepDream и нейронный перенос стиля.
10 визуальных вложений