言有三新书预售,不贵,有料

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购买方法:淘宝/京东搜:言有三 深度学习

文/编辑 | 言有三

还记得我之前说的每年五月份会发生大事吗?今天是5月的第一个工作日,也是新的一次租房的开始,有三来发布自己的新书了


这是什么书?


如书名《深度学习之图像识别 核心技术与案例实战》,这是一本以计算机视觉技术为依托,讲述深度学习中的核心技术的书籍,同时配套有大量实战案例。


书的内容总览如下,覆盖深度学习理论(最优化,损失目标设计),数据使用(常用数据集,数据获取,标注与增强),可视化(数据与模型),模型优化,三大计算机视觉任务的发展


虽然封面设计不太符合我的审美,但是我们内容覆盖很全面,不输给大部分同类书籍。

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第一章:神经网络基础

第二章:深度学习优化基础

第三章:深度学习中的数据

第四章:图像分类

第五章:图像分割

第六章:目标检测

第七章:数据与模型可视化

第八章:模型压缩

第九章:损失函数

第十张:模型部署与上线


本书最大特色

首先说一下本书的特色,也就是区别于同类书籍的地方吧。

1、内容设置比较全面。目前大部分书籍或者只有理论或者只有开源框架项目讲解,本书的数据使用,模型优化,可视化,损失函数的设计是大部分书中缺失的

2、有图有真相。作为计算机视觉相关的书,大部分书因为版权或者其他问题没有什么真实的图,但是本书不一样,项目非常多配图也很多,因为我有的是图啊。

有三喜欢摄影,拍了很多图,而且也不怕出丑,因此你可能会在书中看到我的自拍,我的猫,风景照等。嗯,请做好心理准备。

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3、理论和实践结合,由浅入深。书中内容的章节设置都是先说清楚理论,然后紧接着进行1~2个项目。比如图像分类,图像分割都是设置从初级到高级的两个任务。最后一章还讲了小程序前后端开发来部署自己的模型,具体的大家可以直接看书。


4、非常紧凑。包含的内容非常多,但是书不厚,因为我没有时间去添加非干货内容。


更多评点可以查看几个师长和朋友的推荐。

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本书不足


当然由于水平和时间有限,本书也有一些不足之处


1、内容未必最新最全。

比如深度学习优化部分,最新的一些已经稳定的技术比如激活函数中的swish等没有添加,不过大家可以在我们公众号阅读。

三大基础任务中的模型未能及时收录最新的模型,这一方面是基于书应该只收录稳定和经典的内容,另一方面也是因为技术发展太快。不过大家放心,主流内容和细节肯定是全的,新内容等着公众号就好了。

2、没有添加习题和过多思考。

本书定位是工程实践为主,虽然在深度学习优化,损失函数章节中也有大量的公式和理论,但是总的来说偏向工业界实践。所以,我们没有布置习题,也没有直接引导大家进行过多的思考,这一块可以通过加入我们知识星球,微信公众号和知乎互动来完成,欢迎交流!

3、没有添加参考论文链接

这是出版社要求的,后面公众号会放出一系列参考论文的。

致谢

书籍创作绝非一人之功,有许多小伙伴们都给予了帮助。

感谢周秀琳编辑对有三AI的认可和发掘,以及在全书的成稿中反复作出的修改和校订工作。感谢机械工业出版社出版此书,为普及知识作出的贡献。

感谢徐冰瑢主写了本书的前两章基础,虽然流程问题没有添加上作者名字,但是广大读者一定会知道的。

感谢鲍琦琦,陶玉龙,杨皓博同学的部分校对与写作工作,感谢胡郡郡同学对全书的阅读和校对工作。

感谢导师鲁华祥,大佬同行陈强,邱学侃,杨世才的推荐。

感谢这么多年没有出现的女朋友。

福利

送书抽奖活动我们后面会单独举办,今天就不抽奖,但是今天毕竟很重要,所以我们也做几件事。

1、今天报名季划或者VIP送书(签名版,签的丑不要怪我哈),不了解季划可以戳下面链接,或者关注我们今天的另一篇推送

重新解释“季”划 & 为什么我不是在搞培训

有三AI VIP会员发售,你的私人AI顾问已上线

2、今天知识星球,网易云公开课全部5折(原价都是99),下午5:30开始,24:00点结束。

3、本条状态前,在不同的天数转发过我们15篇以上文章到微信朋友圈(同一天大量转发不算)的,送书+星球。在不同的天数转发过我们10篇以上文章到微信朋友圈(同一天大量转发不算)的,送神秘礼物。今天转发此文,积满54的,也会送神秘礼物,10天内兑现,那时才是我们真正的高潮。(添加微信tang1193932598进行统计,周内进行兑现)

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其他对有三AI生态做出过贡献的朋友,我们接下来还有很多福利,一定不会忘了大家。


送的书,如果你在北京,上海,杭州,苏州,广州,深圳,武汉,长沙,西安,那么我会送到该城市,5月线下交流,不见不散。如有具体分享组织,会在公众号第一时间通知,或者联系有三一起组织。

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如果想看视频,大家可以到网易云上的有三AI公开课《有三说深度学习》中获取。如果想有更多的交流,可以到知识星球中进行更多的交流。

有三AI公开课(点击跳转)

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知识星球

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