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焦李成 ; 孙其功 ; 田小林 ; 侯彪 ; 李阳阳 / 清华大学出版社 / 2021-03 / 其他
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上书时间2024-05-23
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人工智能实验简明教程
本书将人工智能的理论、实践和创新型相结合,实现了先进性与新颖性并举,内容涵盖了图像、语音、文本和视频等人工智能技术广泛应用的多个领域,涉及识别、分类、检测、预测、跟踪和三维重建等多类试验任务。内容与理论教学相呼应,注重趣味性,极具实操性。
目录 第1章聊天机器人 1.1背景介绍 1.2算法原理 1.2.1数据预处理 1.2.2seq2seq模型原理 1.2.3网络结构介绍 1.3实验操作 1.3.1代码介绍 1.3.2数据集介绍 1.3.3实验操作及结果 1.4总结与展望 1.5参考文献 第2章老照片上色 2.1背景介绍 2.2算法原理 2.2.1实验训练部分 2.2.2实验测试部分 2.2.3网络结构介绍 2.3实验操作 2.3.1代码介绍 2.3.2数据集介绍 2.3.3实验操作及结果 2.4总结与展望 2.5参考文献 第3章图像修复 3.1背景介绍 3.2算法原理 3.2.1基础知识介绍 3.2.2边缘生成网络 3.2.3图像补全网络 3.2.4网络结构介绍 3.3实验操作 3.3.1代码介绍 3.3.2数据集介绍 3.3.3实验操作及结果 3.4总结与展望 3.5参考文献 第4章语义图生成风景图 4.1背景介绍 4.2算法原理 4.2.1GAN模型原理 4.2.2pix2pix网络模型原理 4.2.3网络结构介绍 4.3实验操作 4.3.1代码介绍 4.3.2数据集介绍 4.3.3实验操作及结果 4.4总结与展望 4.5参考文献 第5章文本转图像实验 5.1背景介绍 5.2算法原理 5.2.1词向量 5.2.2双向长短时记忆网络 5.2.3注意力机制 5.2.4网络结构介绍 5.3实验操作 5.3.1代码介绍 5.3.2数据集介绍 5.3.3实验操作及结果 5.4总结与展望 5.5参考文献 第6章2D实时多人姿态估计 6.1背景介绍 6.2算法原理 6.2.1同时检测和关联网络 6.2.2关节检测的置信图算法 6.2.3关节关联的部分亲和力字段算法 6.2.4使用PAFs的多人解析算法 6.2.5网络结构介绍 6.3实验操作 6.3.1代码介绍 6.3.2数据集介绍 6.3.3实验操作及结果 6.4总结与展望 6.5参考文献 第7章图像分割 7.1背景介绍 7.2算法原理 7.2.1残差网络 7.2.2区域候选网络 7.2.3感兴趣区域校准 7.2.4分类、回归与分割 7.2.5网络结构介绍 7.3实验操作 7.3.1代码介绍 7.3.2数据集介绍 7.3.3实验操作及结果 7.4总结与展望 7.5参考文献 第8章图像超分辨率 8.1背景介绍 8.2算法原理 8.2.1预处理 8.2.2特征提取 8.2.3非线性映射 8.2.4图像重建 8.2.5网络结构介绍 8.3实验操作 8.3.1代码介绍 8.3.2数据集介绍 8.3.3实验操作及结果 8.4总结与展望 8.5参考文献 第9章视频目标跟踪 9.1背景介绍 9.2算法原理 9.2.1基础知识 9.2.2SiamRPN模型介绍 9.2.3SiamRPN 网络结构 9.3实验操作 9.3.1代码介绍 9.3.2数据集介绍 9.3.3实验操作及结果 9.4总结与展望 9.5参考文献 第10章人物年龄性别及情绪预测 10.1背景介绍 10.2算法原理 10.2.1Xception模型介绍 10.2.2Softmax分类器 10.2.3网络结构介绍 10.3实验操作 10.3.1代码介绍 10.3.2数据集介绍 10.3.3实验操作及结果 10.4总结与展望 10.5参考文献 第11章人脸老化与退龄预测 11.1背景介绍 11.2算法原理 11.2.1相关概念介绍 11.2.2算法流程简介 11.2.3网络结构介绍 11.3实验操作 11.3.1代码介绍 11.3.2数据集介绍 11.3.3实验操作及结果 11.4总结与展望 11.5参考文献 第12章目标检测 12.1背景介绍 12.2算法原理 12.2.1提取区域建议 12.2.2RoI池化层 12.2.3网络结构介绍 12.3实验操作 12.3.1代码介绍 12.3.2数据集介绍 12.3.3实验操作及结果 12.4总结与展望 12.5参考文献 第13章眼部图像语义分割 13.1背景介绍 13.2算法原理 13.2.1数据预处理 13.2.2下采样模块 13.2.3上采样模块 13.2.4损失函数 13.2.5网络结构介绍 13.3实验操作 13.3.1代码介绍 13.3.2数据集介绍 13.3.3实验操作及结果 13.4总结与展望 13.5参考文献 第14章语音识别 14.1背景介绍 14.2算法原理 14.2.1语音信号预处理 14.2.2语音信号特征提取 14.2.3语音文本输出 14.2.4双向循环神经网络 14.2.5Softmax分类器 14.2.6网络结构介绍 14.3实验操作 14.3.1代码介绍 14.3.2数据集介绍 14.3.3实验操作及结果 14.4总结与展望 14.5参考文献 第15章AI对对联 15.1背景介绍 15.2算法原理 15.2.1自然语言处理概述 15.2.2递归神经网络 15.2.3网络结构介绍 15.3实验操作 15.3.1代码介绍 15.3.2数据集介绍 15.3.3实验操作及结果 15.4总结与展望 15.5参考文献 第16章手写体风格转化 16.1背景介绍 16.2算法原理 16.2.1RNN预测网络 16.2.2网络结构介绍 16.3实验操作 16.3.1代码介绍 16.3.2数据集介绍 16.3.3实验操作及结果 16.4总结与展望 16.5参考文献 第17章图像风格化 17.1背景介绍 17.2算法原理 17.2.1损失函数的定义 17.2.2风格迁移网络 17.2.3风格预测网络 17.2.4网络结构介绍 17.3实验操作 17.3.1代码介绍 17.3.2数据集介绍 17.3.3实验操作及结果 17.4总结与展望 17.5参考文献 第18章三维人脸重建 18.1背景介绍 18.2算法原理 18.2.1人脸检测及数据预处理 18.2.2人脸姿态、形状、表情网络 18.2.3数据后处理 18.2.4网络结构介绍 18.3实验操作 18.3.1代码介绍 18.3.2数据集介绍 18.3.3实验操作及结果 18.4总结与展望 18.5参考文献
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开播时间:09月02日 10:30