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使用Python進行計算機視覺的深度學習將使您成為計算機視覺和視覺識別任務的深度學習專家。

在書中，我們將重點學習:

• 神經網絡和機器學習
• 卷積神經網絡(CNNs)
• 目標檢測/定位與深度學習
• 訓練大型(圖像級)網絡
• 掌握使用Python編程語言和Keras、TensorFlow 2.0和mxnet深度學習庫的實現

在用Python進行了計算機視覺的深度學習之后，您將能夠用深度學習解決實際問題。

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掌握通過機器學習和深度學習識別和解決復雜問題的基本技能。使用真實世界的例子，利用流行的Python機器學習生態系統，這本書是你學習機器學習的藝術和科學成為一個成功的實踐者的完美伴侶。本書中使用的概念、技術、工具、框架和方法將教會您如何成功地思考、設計、構建和執行機器學習系統和項目。

使用Python進行的實際機器學習遵循結構化和全面的三層方法，其中包含了實踐示例和代碼。

第1部分側重于理解機器學習的概念和工具。這包括機器學習基礎，對算法、技術、概念和應用程序的廣泛概述，然后介紹整個Python機器學習生態系統。還包括有用的機器學習工具、庫和框架的簡要指南。

第2部分詳細介紹了標準的機器學習流程，重點介紹了數據處理分析、特征工程和建模。您將學習如何處理、總結和可視化各種形式的數據。特性工程和選擇方法將詳細介紹真實數據集，然后是模型構建、調優、解釋和部署。

第3部分探討了多個真實世界的案例研究，涵蓋了零售、交通、電影、音樂、營銷、計算機視覺和金融等不同領域和行業。對于每個案例研究，您將學習各種機器學習技術和方法的應用。動手的例子將幫助您熟悉最先進的機器學習工具和技術，并了解什么算法最適合任何問題。

實用的機器學習與Python將授權您開始解決您自己的問題與機器學習今天!

你將學習：

• 執行端到端機器學習項目和系統
• 使用行業標準、開放源碼、健壯的機器學習工具和框架實現實踐示例
• 回顧描述機器學習和深度學習在不同領域和行業中的應用的案例研究
• 廣泛應用機器學習模型，包括回歸、分類和聚類。
• 理解和應用深度學習的最新模式和方法，包括CNNs、RNNs、LSTMs和transfer learning。

這本書是給誰看的 IT專業人士、分析師、開發人員、數據科學家、工程師、研究生

目錄：

Part I: Understanding Machine Learning

• Chapter 1: Machine Learning Basics
• Chapter 2: The Python Machine Learning Ecosystem Part II: The Machine Learning Pipeline
• Chapter 3: Processing, Wrangling and Visualizing Data
• Chapter 4: Feature Engineering and Selection
• Chapter 5: Building, Tuning and Deploying Models Part III: Real-World Case Studies
• Chapter 6: Analyzing Bike Sharing Trends
• Chapter 7: Analyzing Movie Reviews Sentiment
• Chapter 8: Customer Segmentation and Effective Cross Selling
• Chapter 9: Analyzing Wine Types and Quality
• Chapter 10: Analyzing Music Trends and Recommendations
• Chapter 11: Forecasting Stock and Commodity Prices

Chapter 12: Deep Learning for Computer Vision

計算機視覺是許多前沿創新的核心，包括自動駕駛汽車、無人機、增強現實、面部識別等等。由于人工智能和深度學習(DL)的快速發展，每天都有驚人的新的計算機視覺應用程序被開發出來。這本《深度學習視覺系統》教你的概念和工具，建立智能，可擴展的計算機視覺系統，可以識別和反應的對象，在圖像，視頻，和現實生活。有了作者Mohamed Elgendy的專家指導和現實世界項目的說明，您將最終掌握最先進的深度學習技術，這樣您就可以構建、貢獻和領導令人興奮的計算機視覺領域!

對這項技術

通過使用深度神經網絡，人工智能系統根據它們對輸入數據的感知做出決策。基于深度學習的計算機視覺(CV)技術，增強和解釋視覺感知，使圖像識別、生成和分類等任務成為可能。CV的令人興奮的進步已經在包括機器人、自動化、農業、醫療保健和安全在內的廣泛行業中產生了解決方案。在許多情況下，CV被認為比人類視覺更準確，這是一個重要的區別，當你想到CV程序可以檢測皮膚癌或在醫學診斷掃描中發現異常時。無論我們談論的是自動駕駛汽車還是拯救生命的醫療項目，毫無疑問，計算機視覺的深度學習應用正在改變世界。

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關于這本書 深度學習視覺系統教你應用深度學習技術來解決真實世界的計算機視覺問題。DL和CV專家Mohamed Elgendy以其簡單易懂的風格向您介紹了視覺直覺的概念——機器如何學習理解它所看到的東西。然后你將探索不同簡歷應用中的DL算法。你將深入到簡歷解釋系統或管道的不同部分。使用Python、OpenCV、Keras、Tensorflow和Amazon的MxNet，您將發現解決CV問題的高級DL技術。

我們聚焦的應用包括圖像分類、分割、字幕描述、生成以及人臉識別和分析。您還將學習最重要的深度學習體系結構，包括人工神經網絡(ANNs)、卷積網絡(cns)和遞歸網絡(RNNs)，您可以將這些知識應用到相關的深度學習學科，如自然語言處理和語音用戶界面。來自Amazon、谷歌和Facebook的真實的、可擴展的項目把這一切都帶回家了。有了這本無價的書，你將獲得必要的技能，以建立驚人的端到端的CV項目，解決現實世界的問題。

里面有什么

• 計算機視覺概論
• 深度學習和神經網絡
• 轉移學習和先進的CNN架構
• 圖像分類和字幕
• 使用YOLO、SSD和R-CNN進行目標檢測
• 風格轉移
• AI倫理
• 實際項目

目錄：

Part I. DEEP LEARNING FOUNDATION

1. Introduction to Computer Vision
2. Deep learning and neural networks
3. Convolutional Neural Networks (CNNs)
4. Improving deep neural networks and hyperparameters tuningart I. Image Classification and Object Detection
5. Advanced CNN architectures
6. Transfer learning
7. Object detection with YOLO, SSD and R-CNNPART III. Generative Models
8. Generative Adversarial Networks (GANs)
9. DeepDream and Neural Style Transfer
10. Visual Embeddings

地址：

//www.apress.com/gp/book/9781484251232

利用MATLAB的強大功能來應對深度學習的挑戰。本書介紹了深度學習和使用MATLAB的深度學習工具箱。您將看到這些工具箱如何提供實現深度學習所有方面所需的完整功能集。

在此過程中，您將學習建模復雜的系統，包括股票市場、自然語言和僅確定角度的軌道。您將學習動力學和控制，并使用MATLAB集成深度學習算法和方法。您還將使用圖像將深度學習應用于飛機導航。

最后，您將使用慣性測量單元對ballet pirouettes進行分類，并使用MATLAB的硬件功能進行實驗。

你會學到什么

• 使用MATLAB探索深度學習，并將其與算法進行比較
• 在MATLAB中編寫一個深度學習函數，并用實例進行訓練
• 使用與深度學習相關的MATLAB工具箱
• 實現托卡馬克中斷預測

這本書是給誰看的：

工程師、數據科學家和學生想要一本關于使用MATLAB進行深度學習的例子豐富的書。

主題： 《COMS W4995 Applied Machine Learning Spring 2020》

課程描述： 這門課提供了機器學習和數據科學的實踐方法。本課程討論機器學習方法如SVMs、隨機森林、梯度提升和神經網絡在真實世界數據集上的應用，包括數據準備、模型選擇和評估。這個類補充了COMS W4721，因為它完全依賴于scikit-learn和tensor flow中所有實現的可用開源實現。除了應用模型外，我們還將討論與產生離子化機器學習模型相關的軟件開發工具和實踐。

主講人簡介： Andreas C. Müller，哥倫比亞大學數據科學研究所的副研究員，也是O'Reilly《用Python進行機器學習簡介》一書的作者。他是scikit學習機學習庫的核心開發人員之一，我已經合作維護了幾年。他曾在紐約大學數據科學中心從事開源和開放科學研究，并在亞馬遜擔任機器學習科學家。個人主頁：//amueller.github.io/

簡介：

在這本書中，從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，在MATLAB深度學習這本書中使用MATLAB作為基礎編程語言和工具進行案例研究。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其它復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

作者：

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員。他還研究來自人工智能的大型數據集的算法以及機器學習。他曾在韓國航空航天研究所擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是開發無人駕駛飛行器的自主飛行算法和機載軟件。在攻讀博士期間，他開發了一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序。

【北京郵電大學】機器學習在材料科學中的應用綜述，Machine learning in materials science //onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.1002/inf2.12028