【新书】高级应用深度学习，卷积神经网络和目标检测（Advanced Applied Deep Learning ，Convolutional Neural Networks and Object Detection），附294页pdf

简介：

利用先进的架构开发和优化深度学习模型。这本书教你复杂的细节和微妙的算法是卷积神经网络的核心。在高级应用深度学习中，你将学习CNN的高级主题和使用Keras和TensorFlow的对象检测。

在此过程中，将了解CNN中的基本操作，如卷积和池，然后了解更高级的体系结构，如先启网络、resnets等。在本书讨论理论主题的同时，您将通过许多技巧和技巧发现如何有效地使用Keras，包括如何使用自定义回调类自定义登录Keras、什么是即时执行以及如何在模型中使用它。最后，您将研究对象检测如何工作，并在Keras和TensorFlow中构建YOLO算法的完整实现。在这本书的最后，你将在Keras中实现各种各样的模型，并学习到许多将你的技能带到下一个层次的高级技巧。

这本书将会让我们学到：

• 了解卷积神经网络和对象检测的工作原理
• 将重量和模型保存在磁盘上
• 暂停训练，稍后再重新开始
• 在代码中使用硬件加速(gpu)
• 使用数据集TensorFlow抽象并使用预训练模型和传输学习
• 删除和添加层到预先训练的网络，以适应您的具体项目
• 将预先训练好的模型(如Alexnet和VGG16)应用于新数据集

作者：

Umberto Michelucci，TOELT llc的创始人，该公司专注于人工智能科学研究。同样是数值模拟、统计学、数据科学和机器学习方面的专家。多年来，他不断拓展研究生课程和研究项目的专业知识。除了在乔治华盛顿大学(美国)和奥格斯堡大学(DE)有几年的研究经验，他还有15年的数据库、数据科学和机器学习的实践经验。他目前在Helsana Versicherung AG公司负责深度学习、新技术和研究。