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內容簡介： 本书为高等职业教育产教融合新形态教材。全书共设计8个任务，主要介绍了使用人工神经网络完成服饰图像分类、使用卷积神经网络完成猫狗识别、使用数据增强抑制卷积神经网络的过拟合、使用深度卷积神经网络完成图片分类、使用迁移学习完成垃圾分类、使用LSTM网络自动生成图片摘要文本、使用对抗神经网络生成图片、使用BERT预训练医学语言模型等内容。本书基于人工神经网络和深度学习技术应用来设计各个项目，注重职业岗位的基本知识和基本实操技能。 關於作者： 张明，成都职业技术学院教师，副教授，首届国家职业教育教师教学创新团队骨干成员，“大数据人工智能基础”省级在线精品开放课程负责人，英伟达人工智能校园大使，谷歌高职教育专家组成员，谷歌认证师资培训讲师。主要研究方向为软件开发、人工智能应用开发。主持、参与省级教教科研项目3项，获得省级教学奖3项，发表专业学术论文多篇，出版教材3部，指导学生参加各级各类技能大赛获得奖项32项。 目錄： 任务一 使用人工神经网络完成服饰图像分类 001 任务二 使用卷积神经网络完成猫狗识别 023 任务三 使用数据增强抑制卷积神经网络的过拟合 041 任务四 使用深度卷积神经网络完成图片分类 057 任务五 使用迁移学习完成垃圾分类 078 任务六 使用LSTM网络自动生成图片摘要文本 086 任务七 使用对抗神经网络生成图片 109 任务八 使用BERT预训练医学语言模型 125 参考文献 157

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