深度學習與圖像處理實戰(zhàn)

第1章 深度學習基礎
1.1 深度學習的定義
1.2 深度學習的特點
1.3 深度學習的歷史
1.3.1 深度學習的起源
1.3.2 深度學習的發(fā)展
1.3.3 深度學習的爆發(fā)
1.4 深度神經(jīng)網(wǎng)絡概述
1.4.1 VGGNet
1.4.2 GoogLeNet
1.4.3 ResNet
1.4.4 FCN
1.4.5 U-Net
1.4.6 Mask R-CNN
1.4.7 YOLO
1.5 深度學習的應用
1.5.1 圖像領域
1.5.2 聲音領域
1.5.3 文本領域
1.6 深度學習的未來趨勢
本章小結
第2章 深度學習環(huán)境的安裝與使用
2.1 Anaconda的安裝與使用
2.1.1 Anaconda簡介
2.1.2 Anaconda的安裝
2.1.3 conda簡介
2.2 TensorFlow環(huán)境搭建與使用
2.2.1 安裝TensorFlow CPU版本
2.2.2 安裝TensorFlow GPU版本
2.2.3 PyCharm的安裝
2.2.4 PyCharm的使用
2.2.5 TensorFlow的使用
2.3 Keras簡介與使用
2.3.1 Keras的意義
2.3.2 Keras的設計原則
2.3.3 Keras的工作方式
2.3.4 Keras快速上手
2.3.5 Keras簡單實例
本章小結
第3章 神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學基礎
3.1 矩陣
3.1.1 矩陣定義
3.1.2 矩陣加法
3.1.3 矩陣乘法
3.1.4 矩陣的轉(zhuǎn)置
3.1.5 矩陣的逆
3.2 隨機變量及概率分布
3.2.1 隨機變量定義
3.2.2 離散型隨機變量的概率分布
3.2.3 連續(xù)型隨機變量及其概率密度函數(shù)