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內容簡介： 本书以人工智能发展为时代背景，通过20个机器学习模型和算法案例，为读者提供较为详细的实战方案，以便进行深度学习。在编排方式上，全书侧重对创新项目的过程进行介绍，分别从整体设计、系统流程和实现模块等角度论述数据处理、模型训练和模型应用等过程，并剖析模块的功能、使用及程序代码。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能程序开发方法，本书配套提供项目设计工程文档、程序代码、实现过程中出现的问题及解决方法等资料，可供读者举一反三，二次开发。本书语言简洁，深入浅出，通俗易懂，不仅适合对Python编程有兴趣的爱好者，而且可作为高等院校相关专业的参考教材，还可作为从事智能应用创新开发专业人员的技术参考书。 目錄： 项目1 电影推荐小程序 1.1、总体设计 . 1.1.1系统整体结构 . 1.1.2 系统流程 . 1.2运行环境 . 1.2.1Python 环境 1.2.2TensorFlow 环境 1.3模块实现. 1.3.1数据预处理 . 1.3.2模型设计 . * 1.3.3模型训练及测试 1.3.4 特征矩阵提取 . 1.3.5推荐电影 . 1.3.6客户端 1.4 系统测试 1.4.1训练准确率 . 1.4.2运行结果 项目2服装分类助手 2.1总体设计 . 2.1.1系统整体结构 2.1.2 系统流程 2.2运行环境 . 2.2.1Python 环境 2.2.2 PyTorch 环境 2.2.3Django 环境. 2.3模块实现 2.3.1数据预处理 . 2.3.2模型创建与编译 2.3.3模型训练及保存 2.3.4模型生成 2.4 系统测试 . 2.4.1、训练准确率 . 2.4.2 测试效果 2.4.3模型应用 . e 项目3检索式模型聊天机器人. 3.1总体设计 . 3.1.1 系统整体结构 3.1.2 系统流程 3.2运行环境. 3.2.1Python 环境 3.2.2TensorFlow 环境 . 3.3模块实现 3.3.1 数据预处理 . 3.3.2 模型创建与编译 3.3.3模型训练及保存 3.3.4模型生成 3.4 系统测试 3.4.1训练准确率. 3.4.2测试效果 . 3.4.3模型应用 . 项目 4 方言种类识别. 4.1、总体设计 . 4.1.1系统整体结构 . 4.1.2系统流程 . 4.2运行环境. 4.2.1、Python 环境 4.2.2TensorFlow 环境. 4.2.3Jupyter Notebook 环境 4.2.4PyCharm 环境 4.3模块实现 4.3.1 数据预处理 4.3.2模型构建 4.3.3模型训练及保存 4.3.4、模型生成 4.4、系统测试 . 4.4.1 训练准确率 4.4.2、测试效果 项目5 行人检测与追踪计数. 5.1 总体设计 …… 项目6 智能果实采摘指导系统 项目7 基于CNN的猫种类识别 项目8 基于VGG-16的驾驶行为分析 项目9 基于Mask R-CNN的娱乐视频生成器 项目10 基于CysleGAN的图像转换 项目11 交通警察—-车辆监控系统 项目12 验证码的生成与识别 项目13 基于CNN的交通标志识别 项目14 图像风格转换 项目15 口罩识别系统 项目16 垃圾分类微信小程序 项目17 基于OpenCV的人脸识别程序 项目18 基于CGAN的线稿自动上色 项目19 基于ACGAN的动漫头像生成 项目20 手势语言识别

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