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本書全面介紹了深度學習在圖像處理領域中的核心技術與應用。書中不但重視基礎理論的講解，而且從第4章開始的每章都提供了一到兩個不同難度的案例供讀者實踐，讀者可以在已有代碼的基礎上進行修改和改進，從而加深對所學知識的理解。本書共10章，首先從深度學習的基礎概念開始，介紹了神經網路的基礎知識和深度學習中的優化技術；然後系統地介紹了深度學習中與數據相關的知識，包括經典數據集的設計、數據集的增強以及數據的獲取與整理；接著重點針對圖像開發領域，用3章內容系統地介紹了深度學習在圖像分類、圖像分割和目標檢測3個領域的核心技術與應用，這些內容的講解均結合實戰案例展開；另外，還對深度學習中損失函數的發展、數據和模型的可視化以及模型的壓縮和優化進行了詳細介紹，為讀者設計和訓練更加實用的模型提供了指導；最後以微信小程序平台為依托，介紹了微信小程序前後端開發技術，完成了深度學習的模型部署，讓本書的內容形成了一個完整的閉環。
本書理論與實踐結合，深度與廣度兼具，特別適合深度學習領域的相關技術人員與愛好者閱讀，尤其適合基於深度學習的圖像從業人員閱讀，以全方位了解深度學習在圖像領域中的技術全貌。另外，本書還適合作為相關培訓機構的深度學習教材使用。
作者：言有三，真名龍鵬。2012年本科畢業於華中科技大學，后保研至中國科學院並於2015年畢業。先後在奇虎360人工智慧研究院和陌陌深度學習實驗室從事與電腦視覺相關的工作，積累了豐富的傳統圖像處理演算法和深度學習項目實戰經驗。運營微信公眾號《有三AI》，內容覆蓋深度學習的理論、實戰經驗、開源框架、模型架構，以及深度學習在各應用領域的技術分析，還提供國內外AI研究院的核心技術報導及AI工程師成長路線的完整規劃。在知乎上開設專欄《有三AI學院》和其他子方向專欄。在GitChat和網易雲課堂上開設若干圖文和視頻課程。
