书目详细信息
： 人工神经网络与深度学习
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-121-52035-8:CNY59.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 人工神经网络与深度学习/.叶锋，黄添强，林娴编著 |
| 出版发行项： | 北京:,电子工业出版社:,2026 |
| 载体形态项： | 221页:;+图:;+26cm |
| 丛编项： | 新型工业化·新计算·人工智能系列 |
| 提要文摘： | 本书以理论与实践深度融合为核心，系统阐述人工神经网络与深度学习的核心原理、技术架构及前沿应用，旨在为读者构建从基础到实战的知识体系。通过翔实的案例解析与开发实践，帮助读者掌握深度学习的核心技术，培养解决复杂问题的工程能力。本书共13章。第1章概述AI发展历程与深度学习基础，梳理神经网络演进脉络；第2章详解PyTorch、TensorFlow等开发环境配置，奠定张量编程基础；第3-5章从线性回归、逻辑回归切入，剖析BP神经网络原理，涵盖梯度下降、正则化等核心优化技术，并结合房价预测、肿瘤分类等案例强化实践；第6-8章深入讲解生成对抗网络(GAN)、循环神经网络(RNN/LSTM)及Transformer架构，探讨图像生成、时序预测、自然语言处理等前沿应用；第9-11章聚焦计算机视觉实战，解析YOLO目标检测、人脸表情识别及人体姿态识别技术，结合OpenPose、MediaPipe等工具实现多场景部署；第12章对比ChatGPT、CLIP、Llama2等大型预训练模型，剖析技术原理与微调策略；第13章探讨AI安全挑战，涵盖对抗攻击防御、伦理风险及YOLO攻防实验，构建技术应用的全局视野。 |
| 题名主题： | 人工神经网络 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP183 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 叶锋 编著 |
| 个人名称等同： | 黄添强 编著 |
| 个人名称等同： | 林娴 编著 |
| 记录来源： | CN RENTIAN 20260605 |