深度学习与计算机视觉——算法原理、框架应用与代码实现 - (EPUB全文下载)

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书籍内容：

深度学习与计算机视觉——算法原理、框架应用与代码实现
第1篇 基础知识
第1章 引言
1.1 人工智能的新焦点——深度学习
1.2 给计算机一双眼睛——计算机视觉
1.3 基于深度学习的计算机视觉
第2章 深度学习和计算机视觉中的基础数学知识
2.1 线性变换和非线性变换
2.2 概率论及相关基础知识
2.3 维度的诅咒
2.4 卷积
2.5 数学优化基础
第3章 神经网络和机器学习基础
3.1 感知机
3.2 神经网络基础
3.3 后向传播算法
3.4 随机梯度下降和批量梯度下降
3.5 数据、训练策略和规范化
3.6 监督学习、非监督学习、半监督学习和强化学习
第4章 深度卷积神经网络
4.1 卷积神经网络
4.2 LeNet——第一个卷积神经网络
4.3 新起点——AlexNet
4.4 更深的网络——GoogLeNet
4.5 更深的网络——ResNet
第2篇 实例精讲
第5章 Python基础
5.1 Python简介
5.2 Python基本语法
5.3 Python的科学计算包——NumPy
5.4 Python的可视化包——matplotlib
第6章 OpenCV基础
6.1 OpenCV简介
6.2 Python-OpenCV基础
6.3 用OpenCV实现数据增加小工具
6.4 用OpenCV实现物体标注小工具
第7章 Hello World！
7.1 用MXNet实现一个神经网络
7.2 用Caffe实现一个神经网络
第8章 最简单的图片分类——手写数字识别
8.1 准备数据——MNIST
8.2 基于Caffe的实现
8.3 基于MXNet的实现
第9章 利用Caffe做回归
9.1 回归的原理
9.2 预测随机噪声的频率
第10章 迁移学习和模型微调
10.1 吃货必备——通过Python采集美食图片
10.2 美食分类模型
第11章 目标检测
11.1 目标检测算法简介
11.2 基于PASCAL VOC数据集训练SSD模型
第12章 度量学习
12.1 距离和度量学习
12.2 用MNIST训练Siamese网络
第13章 图像风格迁移
13.1 风格迁移算法简介
13.2 MXNet中的图像风格迁移例子
第1篇　基础知识
·第1章　引言
·第2章　深度学习和计算机视觉中的基础数学知识
·第3章　神经网络和机器学习基础
·第4章　深度卷积神经网络
第1章　引言
What magical trick makes us intelligent？The trick is that there is no trick.The power of intelligence stems from our vast diversity，not from any single，perfect principle（是什么魔法让我们拥有智能？其实并没有魔法。智能的力量来源于多样性，而非任何一个完美的原理）。
——Marvin Minsky
1.1　人工智能的新焦点——深度学习
深度学习并不是什么复杂神秘的新方法，本节将带领大家一起去了解深度学习的前世今生。
1.1.1　人工智能——神话传说到影视漫画
《荷马史诗》和希腊神话中曾记载，火神赫菲斯托斯（Hephaestus）是一名精通工匠技巧且很土豪的神。他用金子制造机器人作为助手和佣人，用金和银造出了不死猎犬保卫阿尔喀诺俄斯（Alcinous）的宫殿。他造的一套带黄金轮子的三脚桌可以在诸神开会的时候随叫随到，会议结束再自己跑回来。后来不知是不是超出了预算，他没再用黄金而是用铜造出了巨大的机器人塔洛斯（Talos）用来保卫克里特王国。
《列子·汤问》中记载过，西周时期，有一名顶级的工匠叫偃师，周穆王西巡返途中召见了他，他把自己制造的文艺机器人带上去见周穆王。这个机器人能歌善舞，以假乱真，甚至还会在表演中向围观的美女抛媚眼。周穆王大喜，说：“人之巧乃可与造化者同功乎！”然后把这个机器人没收了。
我们无从追溯人们到底是什么时候产生了制造机器模仿人类的想法。但是从古时候的传说就可以知道，几千年前人们已经开始思考这件事情，那时也许人们自己都没有一个明确的概念。斗转星移，到了20世纪，伴随着电子计算机的出现，曾只存在于传说中的拟人机器人似乎离现实近了一步。在大众眼中，人工智能也从神话、历史中走进了电影、小说和漫画中。有代表性的机器人如《星球大战》的R2-D2、《瓦力》和《超能查派》，互联网属性很强的《终结者》中的天网，《黑客帝国》的母体（Matrix）和《超验骇客》，还有源于动漫的《变形金刚》等。在这些文化的影响下有人甚至开始担心AlphaGo都战胜了李世石，那么下一步人工智能会不会威胁人类（如图1-1所示）？
图1-1　想象中拥有智能的巨大机器人（插画：翟少昂）
1.1.2　人工智能的诞生
前面所说的毕竟是传说和电影。我们来看看现实中的人工智能。人工智能的正式概念是在1956年被提出来的。那年秋天，4个重量级科学家齐聚在后来成为美国常春藤联盟之一的达特茅斯（Dartmouth）学院。他们分别是：达特茅斯学院数学系助理教授，后来的图灵奖得主约翰·麦卡锡（John McCarthy）；哈佛大学数学和神经科学研究员，同样是后来的图灵奖得主马文·明斯基（Marvin Minsky）；IBM第一台商用科学计算机的主设计师内森奈尔·罗彻斯特（Nathaniel Rochester）；还有当时就已经德高望重的贝尔实验室研究员，后来被称为信息论之父的克劳德·香农（Claude Shannon）。与会的还有其他几位顶尖的科学家和工程师。不过正式书面提出人工智能（Artificial Intelligence）这个词，是见于以约翰·麦卡锡为主，和另外三位作者联名发表的关于第二届达特茅斯会议的计划书《A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence》。研讨会的计划书是19 ............

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