1、速成性：本书涉及深度学习的基本原理，没有过多纠结数学公式推导，能快速上手书中的实战项目，可用于实际生产。 2、前沿性：深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术，本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。 3、翔实性：本书既有深度学习理论知识的讲解，又有源代码的剖析，还包括解决实际问题的案例。 4、趣味性：本书穿插部分漫画，利于年轻读者受和传播。
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6.2
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内容提要
前言
第1章 深度学习简介
1.1 深度学习的发展
1.2 深度学习的应用及研究方向
1.3 深度学习工具介绍和对比
1.4 小结
第2章 深度学习基本理论
2.1 深度学习的基本概念
2.2 深度学习的训练过程
2.3 深度学习的常用模型和方法
2.4 小结
第3章 深度学习环境搭建
3.1 Caffe安装
3.2 Caffe框架下的MNIST数字识别问题
3.3 TensorFlow安装
3.4 TensorFlow框架下的CIFAR图像识别问题
3.5 Torch安装
3.6 Torch框架下neural-style图像合成问题
3.7 小结
第4章 人脸识别
4.1 人脸识别概述
4.2 人脸识别系统设计
4.3 系统生产环境部署及验证
4.4 批量生产
4.5 小结
第5章 车辆识别
5.1 概述
5.2 系统设计
5.3 系统生产环境部署及验证
5.4 批量生产
5.5 小结
第6章 不良视频识别
6.1 概述
6.2 不良图片模型简介
6.3 系统设计
6.4 系统部署及系统测试验证
6.5 批量生产
6.6 小结
第7章 集群部署与运营维护
7.1 认识Docker
7.2 基于Docker的TensorFlow实验环境
7.3 运营维护
7.4 小结
参考文献
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