《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用与代码实现.pdf》PDF高清完整版-免费下载
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本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中基础的知识，并结合常见的应用场景和大量实例，带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程，本书在讲解原理的基础上，通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手，不断提高动手能力，而不是枯燥和深奥原理的堆砌。
全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，最后对前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet，其中包含作者原创的大量代码和搜集的数据，这些代码和作者训练好的部分模型已分享到本书github页面上供读者自行下载。
本书适合对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者阅读。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力，并需要读者了解Linux的基本使用。
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引言
深度学习和计算机视觉中的基础数学知识
神经网络和机器学习基础
深度卷积神经网络
Python基础
OpenCV基础
Hello World!
简单的图片分类——手写数字识别
利用Caffe做回归
迁移学习和模型微调
目标检测
度量学习
图像风格迁移
作者简介
叶韵
2007年7月毕业于北京大学信息科学技术学院，获学士学位。2011年4月获得了美国亚利桑那州立大学的电气工程博士学位。拥有超过5年的机器学习研发经验。目前在京东专注于深度学习和计算机视觉算法的研发。加入京东前，曾先后在ProPlus Design Solutions硅谷和北京研发中心任职研发经理，负责统计建模和机器学习算法的研发。后加入西门子中国研究院担任研究员，专注于计算影像和计算机视觉的研究。
精彩书评
这本书广泛而翔实地介绍了深度学习的方方面面，并且由浅入深地阐释了经典CNN算法。作者语言风趣、幽默，对于那些对深度学习充满兴趣，想跃跃欲试的入门读者而言，是一本极好的参考读物。
——华远志 NVIDIA（英伟达）公司高级工程师
Codelab是Google工程师文化的重要组成部分，有经验的程序员理论结合实践，将新技术和新工具用实例的方式加以介绍。无论是Noogler还是Senior Googler，面对Google庞杂的内部技术，正是Codelab使大家能够快速无师自通。叶博士的这本“实战”正是机器学习各领域的一个个高质量的Codelab，是作者多年来摸索积累的第一手经验的总结。对于善于学习推广的程序员，一定可以在学习Deep Learning的路上发现此书大有助益，事半功倍。
——吕佳楠 Google 公司软件工程师
本书对时下热门的深度学习技术从多个视角进行了细致剖析。从深度学习理论在AI领域的进化史，到深度学习理论的数学基础，再到利用工具快速构建深度学习模型，书中都有深入浅出的讲解。书中描述了深度学习技术在计算机视觉各个领域的新应用，内容全面而丰富，示例通俗易懂，是一本带领工程人员深入理解深度学习技术的实用宝典。
——钟诚 博士，理光软件研究院研究员