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內容簡介： ”人工智能是一门新的交叉学科，近年来涌现出的许多算法模型和框架已经应用于实际生活。本书面向人工智能算法的实践与应用，全书共分为两大部分：第一部分主要介绍了人工智能基础，包括人工智能、机器学习、深度学习简述、深度神经网络的构成、深度神经网络典型模型、以及深度网络构建主要涉及的软件及环境配置等；第二部分针对近年来的典型模型结构和实践过程进行详细讨论，主要包括卷积神经网络、生成对抗网络、循环神经网络、图神经网络的实验，这些实验具体内容涉及图像与视频的检测、分割、跟踪等多项实践任务。该教程以实践与应用为导向，取材广泛，内容详实，具有理论与实践相结合的特点。每个实验详细阐述了实践的背景与内容，深入分析了实践的详细流程，描述了实践数据及来源，给出了参考文献和必要的链接。本书可作为人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术等相关专业高年级本科生及研究生的实验教材，也可供相关领域及其交叉领域中从事机器学习及相关应用研究的技术人员参考使用。” 目錄： 第1章 视频分类 1.1 背景介绍 1.2 算法原理 1.2.1 Slow路径 1.2.2 Fast路径 1.2.3 横向连接 1.2.4 SlowFast的实例化 1.3 实验操作 1.3.1 实验环境 1.3.2 数据集介绍 1.3.3 实验操作与结果 1.4 总结与展望 参考文献 第2章 目标检测 2.1 背景介绍 2.2 算法原理 2.2.1 边界框预测 2.2.2 分类预测 2.2.3 YOLOv3网络结构 2.2.4 损失函数 2.3 实验操作 2.3.1 实验环境 2.3.2 数据集介绍 2.3.3 实验操作与结果 2.4 总结与展望 参考文献 第3章 表情识别 3.1 背景介绍 3.2 算法原理 3.2.1 ResNet介绍 3.2.2 类激活映射 3.2.3 注意力一致性 3.2.4 EAC模型介绍 3.3 实验操作 3.3.1 实验环境 3.3.2 数据集介绍 3.3.3 实验操作与结果 3.4 总结与展望 参考文献 第4章 呼吸检测 4.1 背景介绍 4.2 算法原理 4.2.1 时空网络 4.2.2 自编码器 4.2.3 网络模型 4.3 实验操作 4.3.1 代码介绍 4.3.2 数据集 4.3.3 实验操作与结果 4.4 总结与展望 参考文献 第5章 心率检测 5.1 背景介绍 5.2 算法原理 5.2.1 基于皮肤反射模型的帧差表示 5.2.2 基于注意力机制的外观表示 5.2.3 网络模型 5.3 实验操作 5.3.1 代码介绍 5.3.2 数据集介绍 5.3.3 实验操作与结果 5.4 总结与展望 参考文献 第6章 视线估计 6.1 背景介绍 6.1.1 基于模型的视线估计方法 6.1.2 基于表观的视线估计方法 6.2 算法原理 6.2.1 基础知识介绍 …… 第7章 3D人脸重建 第8章 3D目标检测 第9章 3D手部姿态估计 第10章 图像翻译 第11章 图像转文本 第12章 文本生成图像 第13章 人脸老化与退龄预测 第14章 图像超分辨率 第15章 图像修复 第16章 AI对对联 第17章 语音识别 第18章 图节点分类

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