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深度学习技术应用

作译者：耿韶光,张波,刘鹏

出版时间：2024-03 千字数：301 版次：01-01 页数：188

开本：16开装帧： I S B N ：9787121474859

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纸质书定价：￥45.0

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2011年，斯坦福人工智能实验室主任吴恩达领导Google的科学家们使用16000台PC模仿人脑的神经构建出了一种神经网络程序，并向该程序输入了1000万段随机从YouTube上选取的视频，让程序对视频内容进行特征提取，对数据进行反复训练。结果，在完全没有外界干涉的情况下，程序自己识别出了猫脸。
通过这个案例，我们不难发现，这种程序的学习和传统意义上的机器学习不同，机器学习要求人工输入多种数据，将每种数据提前分类并打好标签，交给机器进行学习。机器通过学习这些数据的共同点，得出规律，再将规律应用于更大规模的数据。换言之，机器学习是一种有监督的学习机制，因为它需要人工进行数据筛选后，再将筛选的数据录入机器，通过机器对结果进行运算，总结规律，最终实现数据的预测。而程序的学习，即深度学习（Deep Learning），是一种无监督的学习模式。人类对外界环境的了解过程最终可以归结为一种单一算法，而人脑的神经元可以通过这种算法，分化出识别不同物体的能力。这个识别过程甚至完全不需要外界干涉。
深度学习技术是基于机器学习发展的，是多层次的、复杂的神经网络技术。其核心是模拟人脑的机制，程序通过事先对数据的特征学习及低层次特征向高层次特征的转换，获得“学习”的能力。神经网络最基本的单元是单神经元结构，这也是深度学习最基本的组成单元。
以识别猫脸为例：吴恩达在神经网络中输入了一个单词“cat”，这种神经网络中并没有词典，不了解这个单词的含义。但在观看了1000万段视频后，它最终确定，cat就是那种毛茸茸的小动物。这个学习过程，与一个不懂英语的人（在没有任何人教他的情况下）通过独立观察学会“cat”的过程几乎一致。
上述案例是深度学习发展中具有里程碑性质的案例，该案例可以向读者形象地说明深度学习的基本思想。
编者有着多年一线的项目开发经验，通过项目开发与教学实践的融合，结合工程教育理念，编写了本书。本书模拟真实的任务环境，并以企业的实际需求、职业技能竞赛任务、国际认可职业标准内容来设计和组织实训项目，同时将国际化视野、国际化准则融入知识技能与职业素养培养，注重工学结合，将以工作过程为导向的教学活动与国际标准对接来培养读者的职业行动能力，拓展读者的知识技能视野广度。程序设计采用Python3.x语言。全书内容循序渐进，按照初学者学习思路编排，条理性强，语言通俗，容易理解。为便于读者的自学和复习，每章均配备丰富的习题。
本书以深度神经网络的构建及深度学习模型的训练、部署与应用为背景，主要围绕一个利用深度神经网络实现图片分类与识别的应用项目展开，通过完整的人工智能应用项目，全面展示使用深度学习技术实现人工智能应用开发的全流程，实现在前、后端开发技术基础上拓展人工智能应用开发的外延目标。
本书中的项目拟对用户上传的动物图片进行分类识别，具体分为以下步骤。
（1）通过爬虫技术爬取互联网中的动物图片。
（2）对爬取的图片进行数据清洗及持久化存储。
（3）搭建深度学习平台与神经网络，搭建动物识别模型，并进行训练、优化、保存。
（4）搭建Web平台，采集用户上传的动物图片。
（5）调用训练好的模型对动物图片进行预测，获取预测结果并响应给用户，实现最终的识别。
编者还得到了很多人的帮助和支持，在此感谢合作者们辛勤、严谨的劳动，感谢同事及学生对本书提出的意见和建议。
限于编者水平，书中难免存在不足之处，欢迎广大读者提出宝贵意见和建议，在此不胜感激。

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