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海狮文库 -机器学习与边缘人工智能实验

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机器学习与边缘人工智能实验书籍详细信息

  • I***N：9787030720429
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：2022-04
  • 页数：暂无页数
  • 价格：46.80
  • 纸张：胶版纸
  • 装帧：平装
  • 开本：16开
  • 语言：未知
  • 丛书：暂无丛书
  • TAG：暂无
  • 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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内容简介：

《机器学习与边缘人工智能实验》共14章，涵盖了深度学习中的大部分学习网络方法。第1～2章介绍开发环境软件安装和深度学习相关的软件包，第3～4章是鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例与实现，第5～6章是MINIST手写数字识别案例，第7章是Fashion MNIST服装识别案例，可以加深对卷积神经网络的认识，第8章介绍CIFAR-10数据集彩色图片识别案例，第9章介绍循环卷积神经网络并通过字母预测实现，第10章是Embedding编码下通过4个字母预测下一个字母的案例，第11章是股票预测案例，第12章是基于OpenCV和Keras的人脸识别案例，第13章是基于Yolov3_tiny AI小车的目标检测案例，第14章是AI智能小车的斑马线识别案例。

书籍目录：

目录

前言

第1章　开发环境软件安装　001

（一）实验目的　002

（二）实验内容　002

（三）实验设备　002

（四）软件环境匹配　002

（五）实验步骤　004

（六）实验要求　021

第2章　TensorFlow-GPU 1.13.1和CV2等开发包及其他依赖库安装　022

（一）实验目的　023

（二）实验内容　023

（三）实验设备　023

（四）软件介绍　023

（五）安装步骤　024

（六）实验要求　044

第3章　鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例（Python代码实现）　045

（一）实验目的　046

（二）实验内容　046

（三）实验设备　046

（四）实验原理　046

（五）实验步骤　052

（六）实验要求　059

（七）实验习题　059

第4章　鸢尾花多分类全连接神经网络识别案例（Keras类实现）　060

（一）实验目的　061

（二）实验内容　061

（三）实验设备　061

（四）实验原理　061

（五）实验步骤　066

（六）实验要求　072

（七）实验习题　072

第5章　MINIST手写数字识别案例（Python代码实现）　073

（一）实验目的　074

（二）实验内容　074

（三）实验设备　074

（四）实验原理　074

（五）实验步骤　084

（六）实验要求　091

（七）实验习题　091

第6章　MINIST手写数字识别案例（Keras类实现）　093

（一）实验目的　094

（二）实验内容　094

（三）实验设备　094

（四）实验原理　094

（五）实验步骤　103

（六）实验要求　111

（七）实验习题　111

第7章　Fashion MNIST服装识别案例　112

（一）实验目的　113

（二）实验内容　113

（三）实验设备　113

（四）实验原理　113

（五）实验步骤　119

（六）实验要求　127

（七）实验习题　128

第8章　CIFAR-10数据集彩色图片识别案例　129

（一）实验目的　130

（二）实验内容　130

（三）实验设备　130

（四）实验原理　130

（五）实验步骤　139

（六）实验要求　145

（七）实验习题　146

第9章　Embedding编码下通过1个字母预测下一个字母的案例　147

（一）实验目的　148

（二）实验内容　148

（三）实验设备　148

（四）实验原理　148

（五）实验步骤　154

（六）实验要求　160

（七）实验习题　160

第10章　Embedding编码下通过4个字母预测下一个字母的案例　161

（一）实验目的　162

（二）实验内容　162

（三）实验设备　162

（四）实验原理　162

（五）实验步骤　169

（六）实验要求　178

（七）实验习题　178

第11章　股票预测案例（LSTM网络实现）　179

（一）实验目的　180

（二）实验内容　180

（三）实验设备　180

（四）实验原理　180

（五）实验步骤　187

（六）实验要求　195

（七）实验习题　195

第12章　基于OpenCV和Keras的人脸识别案例　196

（一）实验目的　197

（二）实验内容　197

（三）实验设备　197

（四）实验原理　197

（五）实验步骤　209

（六）实验要求　217

（七）实验习题　217

第13章　基于Yolov3_tinyAI小车的目标检测案例　218

（一）实验目的　219

（二）实验内容　219

（三）实验设备　219

（四）实验原理　219

（五）实验步骤　224

（六）实验要求　225

（七）实验习题　226

第14章　AI智能小车的斑马线识别案例　227

（一）实验目的　228

（二）实验内容　228

（三）实验设备　228

（四）实验原理　228

（五）实验步骤　232

（六）实验要求　237

（七）实验习题　237

参考文献　238

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书籍真实打分

  • 故事情节：7分

  • 人物塑造：7分

  • 主题深度：6分

  • 文字风格：6分

  • 语言运用：7分

  • 文笔流畅：6分

  • 思想传递：5分

  • 知识深度：6分

  • 知识广度：5分

  • 实用性：8分

  • 章节划分：9分

  • 结构布局：9分

  • 新颖与独特：7分

  • 情感共鸣：5分

  • 引人入胜：4分

  • 现实相关：9分

  • 沉浸感：4分

  • 事实准确性：5分

  • 文化贡献：9分

网站评分

  • 书籍多样性：6分

  • 书籍信息完全性：7分

  • 网站更新速度：6分

  • 使用便利性：3分

  • 书籍清晰度：8分

  • 书籍格式兼容性：8分

  • 是否包含广告：4分

  • 加载速度：4分

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  • 稳定性：5分

  • 搜索功能：7分

  • 下载便捷性：7分

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