深度學習實踐 : 基於 TensorFlow 及 PyTorch 庫的編程指南

陳光齊

  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2026-02-01
  • 售價: $408
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 135
  • ISBN: 7122493563
  • ISBN-13: 9787122493569
  • 相關分類: DeepLearning
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商品描述

《深度學習實踐—基於TensorFlow 及PyTorch 庫的編程指南》突破傳統深度學習教材先理論後實踐的模式,從直觀的實例應用入手,讓讀者快速體驗利用深度學習解決實際問題的過程。讀者將從運行實例程序開始,初步理解代碼的作用,並逐步學會自主調整模型參數、調試程序,以驗證其精度和效率。第1章介紹深度學習發展歷程及基本概念;第2章聚焦開發環境搭建,並給出快速示例,幫助讀者迅速開啟深度學習之旅,熟悉基礎操作環境;第3章介紹深度學習原理,結合FCNN、CNN、LSTM、GAN、Transformer 等典型模型示例,使讀者理解深度學習的核心理論與模型架構;第4 ~ 6章著重傳授Python 編程基礎,以及TensorFlow、PyTorch 這兩種主流深度學習框架的編程知識,為實際開發奠定編程基礎;第7章闡述張量概念與操作,幫助讀者掌握其關鍵特性與操作方法;第8章專註於網絡設計與超參數優化;第9、10章通過深度學習在計算機視覺與防災領域的應用實例,展現深度學習在實際場景中的強大應用能力,使讀者了解如何將所學知識運用到具體領域解決實際問題; 1章為程序代碼,讀者可掃二維碼獲取。本書特別適合需要快速入門人工智能深度學習解決實際問題的,智能建造、數值模擬等非AI 方向的技術人員、在校本科生、研究生。本書也可作為相關專業師生教學用書。

作者簡介

陳光齊,日本工程院院士,曾任九州大學土木系教授(2012-2023),現任河北工業大學長江講席教授,兼任中國巖石力學與工程學會人工智能技術實用化專業委員會主任委員。?主要從事巖石力學、數值模擬與人工智能在地質工程中的融合創新研究,包括但並不限於數值模擬技術的開發及應用、AI技術的實用化、自然災害風險評估、地震 運動現象等課題。自1989年多次獲得 科學技術進步獎、日本土木學會西部地區分會技術獎等獎勵。所研發的非連續變形分析DDA(DDAWorkTool)實用軟件,被 百余所大學、研究機構及企業所采用;首先提出高階流形元方法(Manifold Method); 提出“基於地震蹦極效應的破壞土石運動的多重加速模型”,成果解釋了滑坡的高速遠距離運動現象。陳光齊教授提出的“多重加速模型”深入解析了大地震引發高速遠程滑坡現象;基於PLGM(Pulse-like ground motion)的地震滑坡機制,為防震減災工程提供了科學的理論基礎;創新性 提出了滑坡引起的地質災害鏈概念,推動了系統防災研究方法的發展。為推廣非連續體的大變形數和剛體運動值模擬技術做出巨大貢獻。發表高水平SCI論文200余篇,培養博士研究生23名。