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题名/责任者:

PyTorch深度学习项目教程/宋桂岭，刘军伟，李克新主编

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024.10

ISBN及定价:

978-7-111-76433-5/CNY59.00

载体形态项:

210页:图;26cm

个人责任者:

宋桂岭 主编

个人责任者:

刘军伟 主编

个人责任者:

李克新 主编

学科主题:

机器学习-高等职业教育-教材

中图法分类号:

TP181

一般附注:

高等职业教育系列教材

责任者附注:

宋桂岭，博士，研究方向为计算机图形学、视觉机器人和深度学习，毕业于北京邮电大学。现为无锡科技职业学院物联网与人工智能学院教师，原北京邮电大学移动机器人与智能技术实验室成员，北京邮电大学无锡研究院副院长，无锡北邮感知技术产业研究院有限公司副总经理兼总工程师，拥有二十年一线软硬件产品研发经验。2008年度江苏省信息产业厅先进工作者，参与国家级项目5项(前三)，主持省级科技项目1项，教研项目1项，市级科技项目4项。拥有软件著作权22项，发明专利5项，发表SCI、EI、中文核心等论文12篇。研发成果包括工业CT算法库平台(日联科技)、计算摄影相关国际标准(传音股份)、移动机器人智能平台(博士毕业课题、173课题)、智能交通集成管控平台(中国智能交通集团)、北邮异地协同办公平台、长春市智慧信访系统(三维通信集团)、上海食品安全异常行为抓拍系统(上海澳润)、“智慧眼”系列智能安防系统、感知工地系统、违章停车全自动抓拍系统，以及博物馆AR虚拟漫游系统等。

提要文摘附注:

本书设计了5个基础项目和3个综合项目。基础项目包括手写数字识别、二维曲线拟合、猫狗图像分类、提升猫狗图像分类的准确率和文本翻译，引导读者使用PyTorch构建神经网络算法框架，探讨了深度学习数据集构建、神经网络模型原理及实现、算法训练与评价等内容；综合项目包括食品加工人员异常行为检测、工业检测图像分割和内容智能生成，介绍了深度学习的新技术，实现了目标检测、图像分割、超分辨率重建、智能问答、文生图、图生图等应用。

使用对象附注:

高职

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