深度学习与图像识别：原理与实践

这是一部由阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家和阿里巴巴数据架构师联合撰写的图像识别著作，从技术原理、算法和工程实践等3个维度系统讲解该领域的知识点。

本书的知识点选择非常全面，既能让完全没有基础的读者迅速入门，又能让有基础的读者深入掌握图像识别的核心技术。此外，本书采取通俗易懂的写作方式，避开了复杂的数学公式及其推导，通过问题的前因后果、创造者的思考过程，利用简单的数学计算来做模型分析和讲解。

本书着重强调如何用技术解决实际的业务问题，不仅仅聚焦于技术本身。

全书共13章，其中第1-2章介绍了图像识别的应用场景、工具和工作环境的搭建；第3-6章详细讲解了图像分类算法、机器学习、神经网络、误差反向传播等图像识别的基础技术及其原理；第7章讲解了如何利用PyTorch来实现神经网络的图像分类，专注于实操；第8-12章深入讲解了图像识别的核心技术及其原理，包括卷积神经网络、目标检测、分割、产生式模型、神经网络可视化等主题；第13章从工程实践的角度讲解了图像识别算法的部署模式。

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作者简介

魏溪含爱丁堡大学人工智能硕士，阿里巴巴达摩院算法专家，在计算机视觉、大数据领域有8年以上的算法架构和研发经验。在大数据领域，曾带领团队对阿里巴巴个性化推荐系统进行升级；计算机视觉领域，主导并攻克了光伏EL全自动瑕疵识别的世界难题，并在行为识别领域带领团队参赛打破世界纪录等。涂铭阿里巴巴数据架构师，对大数据、自然语言处理、图像识别、Python、Java相关技术有深入的研究，积累了丰富的实践经验。在工业领域曾参与了燃煤优化、设备故障诊断项目，正泰光伏电池片和组件EL图像检测项目；在自然语言处理方面，担任导购机器人项目的架构师，主导开发机器人的语义理解、短文本相似度匹配、上下文理解，以及通过自然语言检索产品库，在项目中构建了NoSQL文本检索等大数据架构，也同时负责问答对的整理和商品属性的提取，带领NLP团队构建语义解析层。张修鹏毕业于中南...