《深度學(xué)習(xí)與深度合成》讀書筆記思維導(dǎo)圖

《深度學(xué)習(xí)與深度合成》最新版讀書筆記，下載可以直接修改思維導(dǎo)圖PPT模板深度技術(shù)圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)合成生成方法第章書人工智能學(xué)習(xí)內(nèi)容讀者卷積實(shí)現(xiàn)代表類庫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖01第1章深度學(xué)習(xí)簡介第3章數(shù)字圖像處理技術(shù)第2章搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)目錄03020405第5章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第7章生成式深度學(xué)習(xí)第6章圖像合成第8章深度合成目錄070608內(nèi)容摘要以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)正改變著世界，并且已經(jīng)步入到人們的日常生活之中。深度合成作為一種人工智能內(nèi)容合成技術(shù)，在2017年引起人們關(guān)注。隨著技術(shù)的發(fā)展，深度合成技術(shù)已經(jīng)衍生出包括圖像合成、視頻合成、聲音合成和文本生成等多種技術(shù)，能夠應(yīng)用于新聞傳媒、影視制作、娛樂、教育和電子商務(wù)等諸多領(lǐng)域。本書面向?qū)ι疃葘W(xué)習(xí)技術(shù)感興趣的初學(xué)者，內(nèi)容側(cè)重于深度學(xué)習(xí)和深度合成的基礎(chǔ)知識(shí)和實(shí)現(xiàn)方法。為了讓盡可能多的讀者通過本書了解深度學(xué)習(xí)和深度合成，書中沒有使用過多的數(shù)學(xué)公式，而是從實(shí)踐角度介紹深度學(xué)習(xí)的基本知識(shí)，給出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度合成技術(shù)以及深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法，書中附有的大量關(guān)鍵程序代碼力圖幫助讀者結(jié)合實(shí)踐操作快速入門。第1章深度學(xué)習(xí)簡介1.1人工智能與深度學(xué)習(xí)1.3深度合成1.2深度學(xué)習(xí)的前世今生第1章深度學(xué)習(xí)簡介第2章搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境2.1深度學(xué)習(xí)框架2.2硬件平臺(tái)2.3搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境2.4Python類庫簡介第2章搭建深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)境第3章數(shù)字圖像處理技術(shù)3.1數(shù)字圖像組成3.2OpenCV3.3圖像基本操作3.4OpenCV人臉檢測(cè)第3章數(shù)字圖像處理技術(shù)第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)4.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)游樂場(chǎng)4.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)4.3手寫數(shù)字識(shí)別4.4過擬合第4章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)第5章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)5.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成5.3CIFAR-10數(shù)據(jù)分類5.2典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)第5章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第6章圖像合成6.1圖像處理方式分類6.3基于深度學(xué)習(xí)的分析方法6.2圖像合成檢測(cè)方法第6章圖像合成第7章生成式深度學(xué)習(xí)7.1生成模型7.3GAN的變體7.2生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN第7章生成式深度學(xué)習(xí)第8章深度合成8