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| 內容簡介： |
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本书以人工智能发展为时代背景，通过20个机器学习模型和算法案例，为读者提供较为详细的实战方案，以便进行深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍，分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程，并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能程序开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料，可供读者举一反三，二次开发。本书语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校相关专业的参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。
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| 目錄：
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项目1 电影推荐小程序
1.1、总体设计 .
1.1.1系统整体结构 .
1.1.2 系统流程 .
1.2运行环境 .
1.2.1Python 环境
1.2.2TensorFlow 环境
1.3模块实现.
1.3.1数据预处理 .
1.3.2模型设计 . *
1.3.3模型训练及测试
1.3.4 特征矩阵提取 .
1.3.5推荐电影 .
1.3.6客户端
1.4 系统测试
1.4.1训练准确率 .
1.4.2运行结果
项目2服装分类助手
2.1总体设计 .
2.1.1系统整体结构
2.1.2 系统流程
2.2运行环境 .
2.2.1Python 环境
2.2.2 PyTorch 环境
2.2.3Django 环境.
2.3模块实现
2.3.1数据预处理 .
2.3.2模型创建与编译
2.3.3模型训练及保存
2.3.4模型生成
2.4 系统测试 .
2.4.1、训练准确率 .
2.4.2 测试效果
2.4.3模型应用 . e
项目3检索式模型聊天机器人.
3.1总体设计 .
3.1.1 系统整体结构
3.1.2 系统流程
3.2运行环境.
3.2.1Python 环境
3.2.2TensorFlow 环境 .
3.3模块实现
3.3.1 数据预处理 .
3.3.2 模型创建与编译
3.3.3模型训练及保存
3.3.4模型生成
3.4 系统测试
3.4.1训练准确率.
3.4.2测试效果 .
3.4.3模型应用 .
项目 4 方言种类识别.
4.1、总体设计 .
4.1.1系统整体结构 .
4.1.2系统流程 .
4.2运行环境.
4.2.1、Python 环境
4.2.2TensorFlow 环境.
4.2.3Jupyter Notebook 环境
4.2.4PyCharm 环境
4.3模块实现
4.3.1 数据预处理
4.3.2模型构建
4.3.3模型训练及保存
4.3.4、模型生成
4.4、系统测试 .
4.4.1 训练准确率
4.4.2、测试效果
项目5 行人检测与追踪计数.
5.1 总体设计
……
项目6 智能果实采摘指导系统
项目7 基于CNN的猫种类识别
项目8 基于VGG-16的驾驶行为分析
项目9 基于Mask R-CNN的娱乐视频生成器
项目10 基于CysleGAN的图像转换
项目11 交通警察—-车辆监控系统
项目12 验证码的生成与识别
项目13 基于CNN的交通标志识别
项目14 图像风格转换
项目15 口罩识别系统
项目16 垃圾分类微信小程序
项目17 基于OpenCV的人脸识别程序
项目18 基于CGAN的线稿自动上色
项目19 基于ACGAN的动漫头像生成
项目20 手势语言识别
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