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内容大纲
随着ChatGPT的横空出世,AI和深度学习成了人们热议的焦点。那么,深度学习究竟是什么?它又能为我们做些什么呢?本书旨在解答这些疑惑,带领读者体验深度学习。
本书以山羊博士和双叶同学的教学漫画情境为引,以对话和图解为主要展现形式,生动地讲解深度学习的原理,同时借助免费的在线演示教育平台TensorFlow Playground,以直观的可视化方式展示人工神经网络的学习过程,并循序渐进地讲解深度学习的方法,最后带领读者使用Python完成对各类图像数据的深度学习。
本书适合Python初学者自学,也可用作青少年编程、STEM教育、人工智能启蒙教材。 -
作者介绍
森巧尚,软件工程师,科技作家,兼任日本关西学院讲师、关西学院高中科技教师、成安造形大学讲师、大阪艺术大学讲师。著有《Python一级:从零开始学编程》《Python二级:桌面应用程序开发》《Python二级:数据抓取》《Python二级:数据分析》《Python三级:机器学习》《Python三级:深度学习》《Java一级》《动手学习!Vue.js开发入门》《在游戏开发中快乐学习Python》《算法与编程图鉴(第2版)》等。 -
目录
第1章 什么是深度学习?
第1课 什么是深度学习?
第2课 基于人脑的深度学习
第3课 自主学习的原理:误差反向传播法
第4课 准备Google Colab
第5课 开始深度学习
第2章 制作感知机
第6课 制作AND电路感知机
第7课 制作OR电路感知机
第8课 制作NAND电路感知机
第9课 制作XOR电路感知机
第10课 什么是激活函数?
第3章 用TensorFlow Playground查看学习状态
第11课 玩转TensorFlow Playground
第12课 立即运行
第13课 一个人工神经元的学习
第14课 Circle与Exclusive or数据的学习
第15课 Spiral数据的学习
第16课 调整参数
第4章 让人工神经网络学习
第17课 让人工神经网络学习XOR电路
数据的准备和确认
制作模型并学习
提供数据并预测
第18课 学习猜拳评判
数据的准备和确认
制作模型并学习
提供数据并预测
第19课 学习数字图像(MNIST)
数据的准备和确认
制作模型并学习
提供数据并预测
第20课 学习数字图像(sklearn)
数据的准备和确认
制作模型并学习
提供数据并预测
第21课 学习服饰图像(MNIST)
数据的准备和确认
制作模型并学习
提供数据并预测
第5章 用CNN识别图像
第22课 学习彩色图像(CIFAR-10)
数据的准备和确认
制作模型并学习
提供数据并预测
第23课 CNN的实验
CNN的原理类似于人眼细胞的工作原理
图像处理的小实验
用MNIST数据测试
第24课 CNN学习彩色图像(CIFAR-10)
数据的准备和确认
制作模型并学习
提供数据并预测
将中间层可视化
第6章 尝试更多分类
第25课 用CNN学习猫狗图像
数据的准备和确认
制作模型并学习
训练数据的数据扩充
提供数据并预测
第26课 让已训练模型工作
创建已训练模型VGG
读取数据,提供数据并预测
第27课 学无止境
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