深度學習實戰(zhàn)：基于 TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發(fā)應用

　　《深度學習實戰(zhàn)：基于TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發(fā)應用》從環(huán)境的搭建和TensorFlow 2.X 的基礎語法講起，逐步深入到計算機視覺領域的算法模型理論與實戰(zhàn)應用，并重點講解了如何使用TensorFlow 2.X 框架實現(xiàn)各類經典的深度學習模型，讓讀者可以系統(tǒng)地學習TensorFlow 2.X 在計算機視覺領域的相關知識和實戰(zhàn)應用。 全書共13 章，涵蓋的主要內容有Anaconda環(huán)境配置、JupyterNotebook使用、神經網絡模型和用Python從零實現(xiàn)神經網絡、TensorFlow 2.X 的基礎語法、圖像分類的算法模型理論和實戰(zhàn)、遷移學習技術實戰(zhàn)、目標 檢測的算法模型理論和實戰(zhàn)、自編碼器的算法模型理論和實戰(zhàn)、生成式對抗網絡的算法模型理論和實戰(zhàn)、基于 深度學習的指紋識別技術實戰(zhàn)、基于攝像頭的指定物體實時預測、基于 Linux 平臺下的深度學習模型網頁部署、基于exe 程序的深度學習識別系統(tǒng)以及自動機器學習的理論與實戰(zhàn)等。 《深度學習實戰(zhàn)：基于TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發(fā)應用》內容通俗易懂、案例豐富、實用性強，特別適合機器學習、深度學習、Tensorflow2.X框架和計算機視覺領域的入門讀者閱讀，也適合Python 程序員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也可作為相關院?；蚺嘤枡C構的教材使用。

　　邱宇航，澳大利亞八大名校蒙納士大學全額獎學金博士，研究方向為人工智能工業(yè)應用，深度學習及計算機視覺；曾任蘇州中科院醫(yī)工所研究助理一年，公費至臺灣交通大學交流半年；本科期間獲得專業(yè)唯一畢業(yè)論文優(yōu)秀獎，擔任學科競賽隊伍帶頭人參與省級以上競賽20余項，獲獎項10余項，省級獎項若干項，并作為全國50強入選百度青年人工智能創(chuàng)客訓練營；迄今，在計算機人工智能相關研究領域發(fā)表多篇論文，包含Q1、Q2 等業(yè)內知名期刊SCI論文和會議論文，申請獲批多項專利和軟件著作權，擔任如《Concurrency and Computation： Practice and Experience》等在內的SCI期刊審稿人。