【2020新书】深度学习视觉系统，Deep Learning for Vision Systems, 396页pdf
地址：
https://www.manning.com/books/deep-learning-for-vision-systems
计算机视觉是许多前沿创新的核心，包括自动驾驶汽车、无人机、增强现实、面部识别等等。由于人工智能和深度学习(DL)的快速发展，每天都有惊人的新的计算机视觉应用程序被开发出来。这本《深度学习视觉系统》教你的概念和工具，建立智能，可扩展的计算机视觉系统，可以识别和反应的对象，在图像，视频，和现实生活。有了作者Mohamed Elgendy的专家指导和现实世界项目的说明，您将最终掌握最先进的深度学习技术，这样您就可以构建、贡献和领导令人兴奋的计算机视觉领域!
对这项技术
通过使用深度神经网络，人工智能系统根据它们对输入数据的感知做出决策。基于深度学习的计算机视觉(CV)技术，增强和解释视觉感知，使图像识别、生成和分类等任务成为可能。CV的令人兴奋的进步已经在包括机器人、自动化、农业、医疗保健和安全在内的广泛行业中产生了解决方案。在许多情况下，CV被认为比人类视觉更准确，这是一个重要的区别，当你想到CV程序可以检测皮肤癌或在医学诊断扫描中发现异常时。无论我们谈论的是自动驾驶汽车还是拯救生命的医疗项目，毫无疑问，计算机视觉的深度学习应用正在改变世界。
关于这本书
深度学习视觉系统教你应用深度学习技术来解决真实世界的计算机视觉问题。DL和CV专家Mohamed Elgendy以其简单易懂的风格向您介绍了视觉直觉的概念——机器如何学习理解它所看到的东西。然后你将探索不同简历应用中的DL算法。你将深入到简历解释系统或管道的不同部分。使用Python、OpenCV、Keras、Tensorflow和Amazon的MxNet，您将发现解决CV问题的高级DL技术。
我们聚焦的应用包括图像分类、分割、字幕描述、生成以及人脸识别和分析。您还将学习最重要的深度学习体系结构，包括人工神经网络(ANNs)、卷积网络(cns)和递归网络(RNNs)，您可以将这些知识应用到相关的深度学习学科，如自然语言处理和语音用户界面。来自Amazon、谷歌和Facebook的真实的、可扩展的项目把这一切都带回家了。有了这本无价的书，你将获得必要的技能，以建立惊人的端到端的CV项目，解决现实世界的问题。
里面有什么
计算机视觉概论
深度学习和神经网络
转移学习和先进的CNN架构
图像分类和字幕
使用YOLO、SSD和R-CNN进行目标检测
风格转移
AI伦理
实际项目
目录：
Part I. DEEP LEARNING FOUNDATION
1. Introduction to Computer Vision
2. Deep learning and neural networks
3. Convolutional Neural Networks (CNNs)
4. Improving deep neural networks and hyperparameters tuningart I. Image Classification and Object Detection
5. Advanced CNN architectures
6. Transfer learning
7. Object detection with YOLO, SSD and R-CNNPART III. Generative Models
8. Generative Adversarial Networks (GANs)
9. DeepDream and Neural Style Transfer
Bonus Chapter!
10. Visual Embeddings
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