深度學(xué)習(xí)與圖像識別：原理與實踐
這是一部從技術(shù)原理、算法和工程實踐3個維度系統(tǒng)講解圖像識別的著作，由阿里巴巴達(dá)摩院算法專家、阿里巴巴技術(shù)發(fā)展專家、阿里巴巴數(shù)據(jù)架構(gòu)師聯(lián)合撰寫。
在知識點的選擇上，本書廣度和深度兼顧，既能讓完全沒有基礎(chǔ)的讀者迅速入門，又能讓有基礎(chǔ)的讀者深入掌握圖像識別的核心技術(shù)；在寫作方式上，本書避開了復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式及其推導(dǎo)，從問題的前因后果 、創(chuàng)造者的思考過程，利用簡單的數(shù)學(xué)計算來做模型分析和講解，通俗易懂。更重要的是，本書不僅僅是聚焦于技術(shù)，而是將重點放在了如何用技術(shù)解決實際的業(yè)務(wù)問題。
全書一共13章：
第1-2章主要介紹了圖像識別的應(yīng)用場景、工具和工作環(huán)境的搭建；
第3-6章詳細(xì)講解了圖像分類算法、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差反向傳播等圖像識別的基礎(chǔ)技術(shù)及其原理；
第7章講解了如何利用PyTorch來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類，專注于實操，是從基礎(chǔ)向高階的過渡；
第8...
這是一部從技術(shù)原理、算法和工程實踐3個維度系統(tǒng)講解圖像識別的著作，由阿里巴巴達(dá)摩院算法專家、阿里巴巴技術(shù)發(fā)展專家、阿里巴巴數(shù)據(jù)架構(gòu)師聯(lián)合撰寫。
在知識點的選擇上，本書廣度和深度兼顧，既能讓完全沒有基礎(chǔ)的讀者迅速入門，又能讓有基礎(chǔ)的讀者深入掌握圖像識別的核心技術(shù)；在寫作方式上，本書避開了復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式及其推導(dǎo)，從問題的前因后果 、創(chuàng)造者的思考過程，利用簡單的數(shù)學(xué)計算來做模型分析和講解，通俗易懂。更重要的是，本書不僅僅是聚焦于技術(shù)，而是將重點放在了如何用技術(shù)解決實際的業(yè)務(wù)問題。
全書一共13章：
第1-2章主要介紹了圖像識別的應(yīng)用場景、工具和工作環(huán)境的搭建；
第3-6章詳細(xì)講解了圖像分類算法、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、誤差反向傳播等圖像識別的基礎(chǔ)技術(shù)及其原理；
第7章講解了如何利用PyTorch來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類，專注于實操，是從基礎(chǔ)向高階的過渡；
第8-12章深入講解了圖像識別的核心技術(shù)及其原理，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、分割、產(chǎn)生式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化等主題；
第13章從工程實踐的角度講解了圖像識別算法的部署模式。
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魏溪含
愛丁堡大學(xué)人工智能碩士，阿里巴巴達(dá)摩院算法專家，在計算機視覺、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有8年以上的算法架構(gòu)和研發(fā)經(jīng)驗。
在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊對阿里巴巴個性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行升級；計算機視覺領(lǐng)域，主導(dǎo)并攻克了光伏EL全自動瑕疵識別的世界難題，并在行為識別領(lǐng)域帶領(lǐng)團(tuán)隊參賽打破世界紀(jì)錄等。
涂銘
阿里巴巴數(shù)據(jù)架構(gòu)師，對大數(shù)據(jù)、自然語言處理、圖像識別、Python、Java相關(guān)技術(shù)有深入的研究，積累了豐富的實踐經(jīng)驗。在工業(yè)領(lǐng)域曾參與了燃煤優(yōu)化、設(shè)備故障診斷項目，正泰光伏電池片和組件EL圖像檢測項目；在自然語言處理方面，擔(dān)任導(dǎo)購機器人項目的架構(gòu)師，主導(dǎo)開發(fā)機器人的語義理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通過自然語言檢索產(chǎn)品庫，在項目中構(gòu)建了NoSQL+文本檢索等大數(shù)據(jù)架構(gòu)，也同時負(fù)責(zé)問答對的整理和商品屬性的提取，帶領(lǐng)NLP團(tuán)隊構(gòu)建語義解析層。
張修鵬
畢業(yè)于中南...
魏溪含
愛丁堡大學(xué)人工智能碩士，阿里巴巴達(dá)摩院算法專家，在計算機視覺、大數(shù)據(jù)領(lǐng)域有8年以上的算法架構(gòu)和研發(fā)經(jīng)驗。
在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，曾帶領(lǐng)團(tuán)隊對阿里巴巴個性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行升級；計算機視覺領(lǐng)域，主導(dǎo)并攻克了光伏EL全自動瑕疵識別的世界難題，并在行為識別領(lǐng)域帶領(lǐng)團(tuán)隊參賽打破世界紀(jì)錄等。
涂銘
阿里巴巴數(shù)據(jù)架構(gòu)師，對大數(shù)據(jù)、自然語言處理、圖像識別、Python、Java相關(guān)技術(shù)有深入的研究，積累了豐富的實踐經(jīng)驗。在工業(yè)領(lǐng)域曾參與了燃煤優(yōu)化、設(shè)備故障診斷項目，正泰光伏電池片和組件EL圖像檢測項目；在自然語言處理方面，擔(dān)任導(dǎo)購機器人項目的架構(gòu)師，主導(dǎo)開發(fā)機器人的語義理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通過自然語言檢索產(chǎn)品庫，在項目中構(gòu)建了NoSQL+文本檢索等大數(shù)據(jù)架構(gòu)，也同時負(fù)責(zé)問答對的整理和商品屬性的提取，帶領(lǐng)NLP團(tuán)隊構(gòu)建語義解析層。
張修鵬
畢業(yè)于中南大學(xué)，阿里巴巴技術(shù)發(fā)展專家，長期從事云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用，在阿里巴巴首次將圖像識別技術(shù)引入工業(yè)，并推動圖像識別產(chǎn)品化、平臺化，擅于整合前沿技術(shù)解決產(chǎn)業(yè)問題，主導(dǎo)多個大數(shù)據(jù)和AI為核心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目成功實施，對技術(shù)和商業(yè)結(jié)合有著深刻的理解。