開學(xué)了，是學(xué)習(xí)的季節(jié)，我們的新一批學(xué)習(xí)撲克牌也到了，即日起購(gòu)買有三的書籍，即可贈(zèng)送學(xué)習(xí)撲克牌，顏值很不錯(cuò)的產(chǎn)品噢，下面是相關(guān)介紹。

《深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別》

《深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別 核心技術(shù)與案例實(shí)戰(zhàn)》，2019年5月由機(jī)械工業(yè)出版社出版，這是一本以計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)為依托，講述深度學(xué)習(xí)中的核心技術(shù)的書籍，同時(shí)配套有大量實(shí)戰(zhàn)案例。

全書共計(jì)10章，目錄如下：

第一章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)

第二章：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化基礎(chǔ)

第三章：深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)

第四章：圖像分類

第五章：圖像分割

第六章：目標(biāo)檢測(cè)

第七章：數(shù)據(jù)與模型可視化

第八章：模型壓縮

第九章：損失函數(shù)

第十張：模型部署與上線

書籍的詳細(xì)介紹請(qǐng)看：言有三新書預(yù)售，不貴，有料

《深度學(xué)習(xí)之模型設(shè)計(jì)：核心算法與案例實(shí)踐》

2020年6月由電子工業(yè)出版社出版，這是一本講述深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)核心算法的書籍，同時(shí)配套有大量實(shí)戰(zhàn)案例。

全書共計(jì)14章，目錄如下：

第1章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)?

第2章 深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)?

第3章 數(shù)據(jù)集、評(píng)測(cè)指標(biāo)與優(yōu)化目標(biāo)?

第4章 加深網(wǎng)絡(luò)，提升模型性能?

第5章 1×1卷積，通道維度升降的利器?

第6章 加寬網(wǎng)絡(luò)，提升模型性能?

第7章 殘差連接，深層網(wǎng)絡(luò)收斂的關(guān)鍵?

第8章 分組卷積與卷積拆分，移動(dòng)端高效率經(jīng)典模型?

第9章 多尺度網(wǎng)絡(luò)與非正常卷積，更豐富的感受野與不變性?

第10章 多輸入網(wǎng)絡(luò)，圖像檢索和排序的基準(zhǔn)模型

第11章 時(shí)序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有記憶的網(wǎng)絡(luò)更聰明

第12章 卷積從二維變成三維，實(shí)現(xiàn)升維打擊

第13章 動(dòng)態(tài)推理與注意力機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)因樣本而異

第14章 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，新一代深度學(xué)習(xí)模型

書籍的詳細(xì)介紹請(qǐng)看：言有三新書來襲！業(yè)界首次深入全面講解深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)

《深度學(xué)習(xí)之人臉圖像處理：核心算法與案例實(shí)踐》

2020年7月由機(jī)械工業(yè)出版社出版，這是一本講述在人臉各個(gè)方向中的深度學(xué)習(xí)算法的書籍，同時(shí)配套有大量實(shí)戰(zhàn)案例。

全書共計(jì)11章，目錄如下：

第1章 人臉圖像和特征基礎(chǔ)

第2章 深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)?

第3章 人臉數(shù)據(jù)集

第4章 人臉檢測(cè)

第5章 人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)

第6章 人臉識(shí)別

第7章 人臉屬性識(shí)別

第8章 人臉屬性分割

第9章 人臉美顏和美妝

第10章 人臉三維重建

第11章 人臉屬性編輯

書籍的詳細(xì)介紹請(qǐng)看：言有三新書來襲，業(yè)界首次深入全面講解深度學(xué)習(xí)人臉圖像算法

有三AI專業(yè)版學(xué)習(xí)撲克牌

有三AI專業(yè)版學(xué)習(xí)撲克牌是我們推出的兼具娛樂性質(zhì)和學(xué)習(xí)性質(zhì)的文化產(chǎn)品，其中對(duì)應(yīng)4大方向，54篇干貨技術(shù)文章，包括：模型的設(shè)計(jì)，開源框架的使用，計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，自然語言處理技術(shù)，下面請(qǐng)看具體介紹。

1、紅桃?：CNN模型（關(guān)鍵詞：LeNet、ResNet、GAN）

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功一方面得益于不斷改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型架構(gòu)。在紅桃這個(gè)系列里，我們總結(jié)12套最常用的CNN模型，從最早用于數(shù)字識(shí)別的LeNet，到ILSVRC比賽的歷年冠軍AlexNet、GoogLeNet，ResNet，再到可以作曲作畫的GAN，大家可以通過這個(gè)系列直擊模型的核心思想。

2、方片?：開源框架（關(guān)鍵詞：TensorFlow、Pytorch、Caffe）

當(dāng)前開源框架百家爭(zhēng)鳴，我們公眾號(hào)開源了目前人氣最高的12個(gè)開源框架的新手使用教程和項(xiàng)目，讓你在2小時(shí)內(nèi)了解和掌握使用該框架的完整流程。從Google的Tensorflow，Facebook的Pytorch、Amazon的Mxnet、百度的Paddlepaddle、微軟的CNTK，到個(gè)人的Caffe、DarkNet，應(yīng)有盡有。

3、黑桃?：計(jì)算機(jī)視覺（關(guān)鍵詞：圖像、數(shù)據(jù)、可視化）

計(jì)算機(jī)視覺是當(dāng)前非常火熱的研究方向，廣泛應(yīng)用于社交娛樂，安防金融，醫(yī)學(xué)零售等各種生活基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，其背后的技術(shù)涉及到圖像檢索，目標(biāo)識(shí)別，圖像增強(qiáng)等各種研究領(lǐng)域，也包括數(shù)據(jù)使用，模型理解和優(yōu)化等基礎(chǔ)技術(shù)，我們挑選了平臺(tái)發(fā)布的若干計(jì)算機(jī)視覺的文章讓大家快速了解。

4、梅花?：自然語言處理（關(guān)鍵詞：Bayes、Bert、GPT）

自然語言處理是另一個(gè)非常火熱的研究方向，廣泛應(yīng)用于文本理解，知識(shí)圖譜，聊天機(jī)器人等領(lǐng)域，其背后的技術(shù)涉及到HMM，CRF，預(yù)訓(xùn)練模型，也包括信息抽取，知識(shí)表達(dá)與檢索等技術(shù)，我們挑選了平臺(tái)發(fā)布的若干自然語言處理的文章讓大家快速了解。

更詳細(xì)的介紹請(qǐng)看：【雜談】有三AI專業(yè)版學(xué)習(xí)撲克牌上線，一副撲克，看懂AI核心技術(shù)

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總結(jié)

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