深度学习项目应用开发

作者简介

内容简介

"系统性知识体系：提供了从深度学习的基础知识到高级应用的全面介绍，构建完整的学习路径。 实践导向：通过丰富的实战案例和习题，强调将理论知识应用于实际问题的解决。 核心工具深入讲解：详细介绍了深度学习的核心工具PyTorch，包括其基础概念、安装配置及数据操作等关键技能。 图像处理技术全面覆盖：深入探讨了卷积神经网络（CNN）、风格迁移、Deep Dream、生成对抗网络（GAN）以及超分辨率技术等。 视觉系统应用：涵盖了目标检测、语义分割等视觉任务，以及区域卷积神经网络和UNet网络的结构与应用。 序列数据处理：介绍了循环神经网络（RNN）在文本情感分析中的应用，以及现代RNN的进展。 自然语言处理（NLP）：探讨了预训练模型、注意力机制和BERT模型在自然语言推断中的应用。"