《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》李永华【文字版_PDF电子书_】
| 书名：AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版） 作者：李永华 出版社：清华大学出版社 译者：无 出版日期：2021-10 页数：/ ISBN：9787302570660 | 0.0 豆瓣评分 | 点击喜欢 | 全网资源sm.nayona.cn |
内容简介：
本书以人工智能发展为时代背景,通过20个机器学习模型和算法案例,为读者提供较为详细的实战方案,以便进行深度学习。在编排方式上,全书侧重对创新项目的过程进行介绍,分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程,并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习,快速掌握人工智能程序开发方法,本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料,可供读者举一反三,二次开发。本书语言简洁,深入浅出,通俗易懂,不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者,而且可作为高等院校相关专业的参考教材,还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。
作者简介：
李永华：北京邮电大学，教授，拥有超过10年的软硬件开发经验，长期致力于物联网、云计算与人工智能的研究工作。在教学中以兴趣为导向，激发学生的创造性;以素质为基础，提高自身教学水平;以科研为手段，促进教学理念的转变，在教学与科研实践中指导学生实现300余个创新案例。主持30余项重量与企事业单位课题的研究工作，在国内外学术期刊及会议发表论文100余篇，申请专利50余项，出版图书20余部。
目 录：
项目1 电影推荐小程序
1.1总体设计
1.1.1系统整体结构
1.1.2系统流程
1.2运行环境
1.2.1Python环境
1.2.2TensorFlow环境
1.3模块实现
1.3.1数据预处理
1.3.2模型设计
1.3.3模型训练及测试
1.3.4特征矩阵提取
1.3.5推荐电影
1.3.6客户端
1.4系统测试
1.4.1训练准确率
1.4.2运行结果
项目2服装分类助手
2.1总体设计
2.1.1系统整体结构
2.1.2系统流程
2.2运行环境
2.2.1Python环境
2.2.2PyTorch环境
2.2.3Django环境
2.3模块实现
2.3.1数据预处理
2.3.2模型创建与编译
2.3.3模型训练及保存
2.3.4模型生成
2.4系统测试
2.4.1训练准确率
2.4.2测试效果
2.4.3模型应用
项目3检索式模型聊天机器人
3.1总体设计
3.1.1系统整体结构
3.1.2系统流程
3.2运行环境
3.2.1Python环境
3.2.2TensorFlow环境
3.3模块实现
3.3.1数据预处理
3.3.2模型创建与编译
3.3.3模型训练及保存
3.3.4模型生成
3.4系统测试
3.4.1训练准确率
3.4.2测试效果
3.4.3模型应用
项目4方言种类识别
4.1总体设计
4.1.1系统整体结构
4.1.2系统流程
4.2运行环境
4.2.1Python环境
4.2.2TensorFlow环境
4.2.3JupyterNotebook环境
4.2.4PyCharm环境
4.3模块实现
4.3.1数据预处理
4.3.2模型构建
4.3.3模型训练及保存
4.3.4模型生成
4.4系统测试
4.4.1训练准确率
4.4.2测试效果
项目5行人检测与追踪计数
5.1总体设计
5.1.1系统整体结构
5.1.2系统流程
5.2运行环境
5.2.1Python环境
5.2.2TensorFlow环境
5.2.3安装所需的软件包
5.2.4硬件环境
5.3模块实现
5.3.1准备数据
5.3.2数据预处理
5.3.3目标检测
5.3.4目标追踪
5.3.5主函数
5.4系统测试
项目6智能果实采摘指导系统
6.1总体设计
6.1.1系统整体结构
6.1.2系统流程
6.2运行环境
6.2.1Python环境
6.2.2TensorFlow环境
6.2.3JupyterNotebook环境
6.2.4PyCharm环境
6.2.5微信开发者工具
6.2.6OneNET云平台
6.3模块实现
6.3.1数据预处理
6.3.2创建模型与编译
6.3.3模型训练及保存
6.3.4上传结果
6.3.5小程序开发
6.4系统测试
6.4.1训练准确率
6.4.2测试效果
6.4.3外部访问效果
项目7基于CNN的猫种类识别
7.1总体设计
7.1.1系统整体结构
7.1.2系统流程
7.2运行环境
7.2.1计算型云服务器
7.2.2Python环境
7.2.3TensorFlow环境
7.2.4MySQL环境
7.2.5Django环境
7.3模块实现
7.3.1数据预处理
7.3.2数据增强
7.3.3普通CNN模型
7.3.4残差网络模型
7.3.5模型生成
7.4系统测试
7.4.1训练准确率
7.4.2测试效果
7.4.3模型应用
项目8基于VGG-16的驾驶行为分析
8.1总体设计
8.1.1系统整体结构
8.1.2系统流程
8.2运行环境
8.2.1Python环境
8.2.2TensorFlow环境
8.2.3Android环境
8.3模块实现
8.3.1数据预处理
8.3.2模型构建
8.3.3模型训练及保存
8.3.4模型生成
8.4系统测试
8.4.1训练准确率
8.4.2测试效果
8.4.3模型应用
项目9基于MaskR-CNN的娱乐视频生成器
9.1总体设计
9.1.1系统整体结构
9.1.2系统流程
9.2运行环境
9.2.1Python环境
9.2.2PyTorch环境
9.2.3Detectron2平台
9.2.4MoviePy的安装
9.2.5PyQt的安装
9.3模块实现
9.3.1数据处理
9.3.2视频处理
9.3.3PyQt界面
9.4系统测试
9.4.1训练准确率
9.4.2运行效率
9.4.3应用使用说明
项目10基于CycleGAN的图像转换
10.1总体设计
10.1.1系统整体结构
10.1.2系统流程
10.2运行环境
10.2.1Python环境
10.2.2TensorFlowGPU环境
10.2.3Android环境
10.3模块实现
10.3.1数据集预处理
10.3.2模型构建
10.3.3模块分析
10.3.4模型训练及保存
10.3.5模型生成
10.4系统测试
项目11交通警察——车辆监控系统
11.1总体设计
11.1.1系统整体结构
11.1.2系统流程
11.2运行环境
11.2.1Python环境
11.2.2TensorFlow环境
11.2.3PyCharmIDE配置
11.2.4Protoc配置
11.3模块实现
11.3.1API下载及载入
11.3.2识别训练
11.3.3导入模型与编译
11.3.4模型生成
11.4系统测试
项目12验证码的生成与识别
12.1总体设计
12.1.1系统整体结构
12.1.2系统流程
12.2运行环境
12.2.1Python环境
12.2.2TensorFlow环境
12.2.3VsCode环境
12.3模块实现
12.3.1数据预处理
12.3.2模型搭建
12.3.3模型训练及保存
12.3.4模型测试
12.4系统测试
12.4.1训练准确率
12.4.2测试效果
项目13基于CNN的交通标志识别
13.1总体设计
13.1.1系统整体结构
13.1.2系统流程
13.2运行环境
13.3模块实现
13.3.1数据预处理
13.3.2模型构建
13.3.3模型训练及保存
13.4系统测试
13.4.1训练准确率
13.4.2测试效果
项目14图像风格转移
14.1总体设计
14.1.1系统整体结构
14.1.2系统流程
14.2运行环境
14.2.1Python环境
14.2.2TensorFlow环境
14.2.3库安装
14.2.4VGG-19网络下载
14.3模块实现
14.3.1实时风格转移
14.3.2非实时风格转移
14.3.3交互界面设计
14.4系统测试
14.4.1非实时风格转移测试
14.4.2实时风格转移测试
项目15口罩识别系统
15.1总体设计
15.1.1系统整体结构
15.1.2系统流程
15.2运行环境
15.3模块实现
15.3.1数据预处理
15.3.2模型训练及保存
15.3.3页面显示和视频流输入
15.3.4模型生成
15.4系统测试
15.4.1训练准确率
15.4.2测试效果
项目16垃圾分类微信小程序
16.1总体设计
16.1.1系统整体结构
16.1.2系统流程
16.2运行环境
16.2.1Python环境
16.2.2TensorFlow环境
16.2.3微信小程序及后台服务器环境
16.3模块实现
16.3.1数据预处理
16.3.2创建模型与编译
16.3.3模型训练及保存
16.3.4模型生成
16.4系统测试
16.4.1训练准确率
16.4.2测试效果
16.4.3模型应用
项目17基于OpenCV的人脸识别程序
17.1总体设计
17.1.1系统整体结构
17.1.2系统流程
17.2运行环境
17.2.1Python环境
17.2.2TensorFlow环境
17.3模块实现
17.3.1数据预处理
17.3.2模型构建
17.3.3模型训练
17.4系统测试
项目18基于CGAN的线稿自动上色
18.1总体设计
18.1.1系统整体结构
18.1.2系统流程
18.2运行环境
18.2.1Python环境
18.2.2TensorFlow环境
18.3模块实现
18.3.1数据预处理
18.3.2模型构建
18.3.3模型训练及保存
18.3.4模型应用
18.4系统测试
18.4.1训练效果
18.4.2测试效果
18.4.3模型使用说明
项目19基于ACGAN的动漫头像生成
19.1总体设计
19.1.1系统整体结构
19.1.2系统流程
19.2运行环境
19.2.1Python环境
19.2.2TensorFlow环境
19.2.3OpenCV环境
19.2.4Illustration2Vec
19.3模块实现
19.3.1数据获取
19.3.2数据处理
19.3.3模型构建
19.3.4模型训练及保存
19.4系统测试
19.4.1模型导入及调用
19.4.2生成指定标签
项目20手势语言识别
20.1总体设计
20.1.1系统整体结构
20.1.2系统流程
20.2运行环境
20.2.1Python环境
20.2.2TensorFlow环境
20.2.3OpenCV-Python环境
20.3模块实现
20.3.1设置直方图
20.3.2载入手势图片
20.3.3模型训练及保存
20.4系统测试
20.4.1测试准确率
20.4.2测试效果
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摘要：本文围绕李永华的著作《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》进行深入分析。书中详细解读了卷积神经网络的基本原理与应用，通过Python代码示例为读者提供了实践指导。文章将从四个方面进行探讨：CNN的基本概念与原理、实际案例分析、Python实现及代码解读，以及未来发展趋势与应用场景。这本书不仅为初学者提供了易于理解的资料，也为研究者提供了参考，使其在深度学习领域能够更好地掌握卷积神经网络的技术与应用。通过本篇文章，读者将获得对CNN的全面理解与实用技能。
1、CNN的基本概念与原理
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适合于处理图像数据。CNN的结构设计灵感源于生物视觉系统，能够自动提取图像中的特征。其核心组件包括卷积层、池化层和全连接层，每一层在特征提取的过程中都有其独特的功能。
在卷积层中，通过卷积操作提取局部特征，使用多个滤波器（卷积核）对输入数据进行处理。这一过程不仅有效减少了参数数量，还能保持图像的空间结构。池化层则通过下采样减少特征图的维度，进一步增强模型的抗干扰能力和计算效率。
全连接层负责将卷积和池化层提取的特征进行整合，最终输出分类结果。通过这些层的组合，CNN能够从原始图像中提取出多层次的特征，进而实现对图像内容的识别与分类。
2、实际案例分析
书中通过多个实际案例展示了CNN在图像识别任务中的应用。例如，在手写数字识别任务中，CNN能够通过对MNIST数据集的训练，准确识别出不同数字。这个案例不仅展示了CNN的强大性能，还提供了数据预处理和模型评估的详细步骤。
另一个重要的案例是使用CNN进行图像分类，书中以CIFAR-10数据集为例，讲解了如何设计网络架构、选择合适的损失函数和优化算法。通过逐步调整超参数，读者可以学习到如何提升模型的准确性和泛化能力。
此外，书中还提到了一些更复杂的应用，如人脸识别和目标检测，这些案例展示了CNN在实际工业中的广泛应用。每个案例都配有详细的代码示例，方便读者理解和实践。
3、Python实现及代码解读
该书深入探讨了使用Python实现CNN的具体步骤，提供了清晰的代码示例和逐行解读。通过使用Keras和TensorFlow等流行框架，读者可以迅速上手CNN的构建与训练。代码中包含的数据加载、模型搭建和训练过程，使得学习者能够直观理解各个模块的功能。
在代码实现中，书中强调了数据预处理的重要性，例如图像归一化、数据增强等。通过这些技术，可以显著提高模型的训练效果和稳定性。此外，作者还介绍了如何使用回调函数进行模型监控，确保训练过程的高效与有效。
对于初学者来说，逐步的代码讲解与注释能够降低学习门槛，帮助他们在实践中逐步掌握CNN的实现技巧。这种系统的学习方法，使得复杂的深度学习理论变得易于理解与应用。
4、未来发展趋势与应用场景
随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络在各个领域的应用前景愈发广阔。书中提到，未来CNN将与其他深度学习技术如循环神经网络（RNN）结合，形成更加复杂的模型，处理更为复杂的任务，例如视频分析和时序数据处理。
此外，CNN在医疗影像分析、自动驾驶等领域的应用也在不断扩展。在医疗影像中，CNN可以帮助医生更精准地识别肿瘤等病变，提高诊断效率和准确率。而在自动驾驶中，CNN则用于实时识别周围环境，为车辆的安全行驶提供支持。
总的来说，CNN的应用范围广泛且潜力巨大，未来的发展将会推动更多创新应用的出现，改变我们的生活方式和工作方式。这本书不仅为当前的研究和应用提供了基础，也为未来的探索奠定了坚实的基础。
总结：
通过对李永华《AI源码解读：卷积神经网络（CNN）深度学习案例（Python版）》的分析，我们可以看到CNN在深度学习领域的重要性和应用潜力。书中系统的讲解与实例分析，不仅帮助读者理解了CNN的基本原理，还提供了实用的代码实现指导，使其能够更好地运用这一技术。
总之，CNN不仅是当前深度学习研究的热点，更是未来人工智能发展的关键所在。希望通过本书和本文的解读，能够激发更多读者对卷积神经网络的兴趣，助力他们在AI领域的探索与创新。
本文由nayona.cn整理
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