開學了，是學習的季節，我們的新一批學習撲克牌也到了，即日起購買有三的書籍，即可贈送學習撲克牌，顏值很不錯的產品噢，下面是相關介紹。

《深度學習之圖像識別》

《深度學習之圖像識別 核心技術與案例實戰》，2019年5月由機械工業出版社出版，這是一本以計算機視覺技術為依托，講述深度學習中的核心技術的書籍，同時配套有大量實戰案例。

全書共計10章，目錄如下：

第一章：神經網絡基礎

第二章：深度學習優化基礎

第三章：深度學習中的數據

第四章：圖像分類

第五章：圖像分割

第六章：目標檢測

第七章：數據與模型可視化

第八章：模型壓縮

第九章：損失函數

第十張：模型部署與上線

書籍的詳細介紹請看：言有三新書預售，不貴，有料

《深度學習之模型設計：核心算法與案例實踐》

2020年6月由電子工業出版社出版，這是一本講述深度學習模型設計核心算法的書籍，同時配套有大量實戰案例。

全書共計14章，目錄如下：

第1章 神經網絡和計算機視覺基礎?

第2章 深度學習的基礎?

第3章 數據集、評測指標與優化目標?

第4章 加深網絡，提升模型性能?

第5章 1×1卷積，通道維度升降的利器?

第6章 加寬網絡，提升模型性能?

第7章 殘差連接，深層網絡收斂的關鍵?

第8章 分組卷積與卷積拆分，移動端高效率經典模型?

第9章 多尺度網絡與非正常卷積，更豐富的感受野與不變性?

第10章 多輸入網絡，圖像檢索和排序的基準模型

第11章 時序神經網絡，有記憶的網絡更聰明

第12章 卷積從二維變成三維，實現升維打擊

第13章 動態推理與注意力機制，網絡因樣本而異

第14章 生成對抗網絡，新一代深度學習模型

書籍的詳細介紹請看：言有三新書來襲！業界首次深入全面講解深度學習模型設計

《深度學習之人臉圖像處理：核心算法與案例實踐》

2020年7月由機械工業出版社出版，這是一本講述在人臉各個方向中的深度學習算法的書籍，同時配套有大量實戰案例。

全書共計11章，目錄如下：

第1章 人臉圖像和特征基礎

第2章 深度學習基礎?

第3章 人臉數據集

第4章 人臉檢測

第5章 人臉關鍵點檢測

第6章 人臉識別

第7章 人臉屬性識別

第8章 人臉屬性分割

第9章 人臉美顏和美妝

第10章 人臉三維重建

第11章 人臉屬性編輯

書籍的詳細介紹請看：言有三新書來襲，業界首次深入全面講解深度學習人臉圖像算法

有三AI專業版學習撲克牌

有三AI專業版學習撲克牌是我們推出的兼具娛樂性質和學習性質的文化產品，其中對應4大方向，54篇干貨技術文章，包括：模型的設計，開源框架的使用，計算機視覺技術，自然語言處理技術，下面請看具體介紹。

1、紅桃?：CNN模型（關鍵詞：LeNet、ResNet、GAN）

深度神經網絡的成功一方面得益于不斷改進的神經網絡模型架構。在紅桃這個系列里，我們總結12套最常用的CNN模型，從最早用于數字識別的LeNet，到ILSVRC比賽的歷年冠軍AlexNet、GoogLeNet，ResNet，再到可以作曲作畫的GAN，大家可以通過這個系列直擊模型的核心思想。

2、方片?：開源框架（關鍵詞：TensorFlow、Pytorch、Caffe）

當前開源框架百家爭鳴，我們公眾號開源了目前人氣最高的12個開源框架的新手使用教程和項目，讓你在2小時內了解和掌握使用該框架的完整流程。從Google的Tensorflow，Facebook的Pytorch、Amazon的Mxnet、百度的Paddlepaddle、微軟的CNTK，到個人的Caffe、DarkNet，應有盡有。

3、黑桃?：計算機視覺（關鍵詞：圖像、數據、可視化）

計算機視覺是當前非常火熱的研究方向，廣泛應用于社交娛樂，安防金融，醫學零售等各種生活基礎設施領域，其背后的技術涉及到圖像檢索，目標識別，圖像增強等各種研究領域，也包括數據使用，模型理解和優化等基礎技術，我們挑選了平臺發布的若干計算機視覺的文章讓大家快速了解。

4、梅花?：自然語言處理（關鍵詞：Bayes、Bert、GPT）

自然語言處理是另一個非常火熱的研究方向，廣泛應用于文本理解，知識圖譜，聊天機器人等領域，其背后的技術涉及到HMM，CRF，預訓練模型，也包括信息抽取，知識表達與檢索等技術，我們挑選了平臺發布的若干自然語言處理的文章讓大家快速了解。

更詳細的介紹請看：【雜談】有三AI專業版學習撲克牌上線，一副撲克，看懂AI核心技術

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往期精選

• 【雜談】篇篇精華，有三AI不得不看的技術綜述(超過100篇核心干貨)
  

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【杂谈】购言有三签名纪念版书籍，送1～3副有三AI学习扑克牌的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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