《实用卷积神经网络：运用Python实现高级深度学习模型 (智能系统与技术丛书)》 莫希特·赛瓦克（Mohit Sewak） epub [15.22 MB]

《实用卷积神经网络：运用Python实现高级深度学习模型》是一本专注于卷积神经网络（CNN）实践应用的书籍，作者莫希特·赛瓦克通过详尽的理论与实际案例，为读者提供了一个全面的深度学习模型构建指南。全书从基础的卷积神经网络概念开始，逐步引导读者深入理解各类网络结构及其在计算机视觉任务中的应用，包括图像分类、目标检测和图像生成等。 书中不仅涵盖了卷积神经网络的基本原理和重要技术细节，还通过Python编程语言及其强大的深度学习框架（如TensorFlow和Keras）进行实际操作演示。作者通过实用的代码示例和详细的注释，使读者能够轻松跟随并实现自己的深度学习项目。此外，书中还探讨了模型优化、超参数调整和数据增强等高级主题，以帮助读者提升模型性能并应对复杂的实际问题。 通过阅读本书，读者将掌握卷积神经网络的核心概念，能够独立构建和训练高级深度学习模型。无论是深度学习的初学者还是有一定经验的开发者，本书都提供了丰富的资源与实用的指导，助力他们在智能系统与技术领域中取得成功。

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