【通知】《深度学习之图像识别》再版工作启动，欢迎指导和提出建议
不知不覺(jué)有三第一本書(shū)也上市超過(guò)1年半了，第一次寫(xiě)作略顯稚嫩，許多細(xì)節(jié)處理不當(dāng)，比如沒(méi)有在印刷前核對(duì)公式，被刪掉了參考文獻(xiàn)影響讀者閱讀體驗(yàn)等。現(xiàn)在本書(shū)正式啟動(dòng)再版工作，注意不是重印，是再版。重印只是修正其中的錯(cuò)誤，而再版則是比較大幅度地調(diào)整書(shū)中內(nèi)容。
首先回顧一下書(shū)的主要內(nèi)容
首先還是簡(jiǎn)單回顧一下書(shū)中主要內(nèi)容，供對(duì)書(shū)籍內(nèi)容不熟悉的小伙伴參考。
這本書(shū)是講解深度學(xué)習(xí)為主的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域核心基礎(chǔ)技術(shù)的書(shū)籍，共分為10章，內(nèi)容目錄如下：
覆蓋深度學(xué)習(xí)理論(最優(yōu)化等，損失目標(biāo)設(shè)計(jì))，數(shù)據(jù)使用(常用數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)獲取，標(biāo)注與增強(qiáng))，可視化(數(shù)據(jù)與模型)，模型優(yōu)化，三大計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)任務(wù)的發(fā)展。
第一章：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
第二章：深度學(xué)習(xí)優(yōu)化基礎(chǔ)
第三章：深度學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)
第四章：圖像分類(lèi)
第五章：圖像分割
第六章：目標(biāo)檢測(cè)
第七章：數(shù)據(jù)與模型可視化
第八章：模型壓縮
第九章：損失函數(shù)
第十張：模型部署與上線(xiàn)
本書(shū)的主要優(yōu)點(diǎn)有三個(gè)：
(1) 內(nèi)容設(shè)置比較全面。其中模型優(yōu)化，可視化，損失函數(shù)的設(shè)計(jì)是大部分書(shū)中缺失的。
(2)?書(shū)中案例全部來(lái)源于工業(yè)界的實(shí)際開(kāi)發(fā)項(xiàng)目，具有很高的實(shí)戰(zhàn)價(jià)值和參考性。
(3) 作者擁有書(shū)中所有圖的版權(quán)，或者是自己用PPT繪制，或者是自己拍攝采集。
詳細(xì)情況可以閱讀下文介紹：
言有三新書(shū)預(yù)售，不貴，有料
大家如果想要購(gòu)買(mǎi)簽名版留作收藏，可以去有三的小店，目前市面上還剩下的第三次印刷就是第一版最后的存貨。
再版需要做什么
雖然本書(shū)有不少缺點(diǎn)，但是依舊得到了不少朋友的認(rèn)可，其中不乏教師和編輯群體，在認(rèn)真考慮消費(fèi)市場(chǎng)和學(xué)校教學(xué)的需求下，我們決定即日起正式開(kāi)啟再版工作，下面是需要做的工作。
(1) 豐富現(xiàn)有章節(jié)，增加相關(guān)最新技術(shù)介紹。
(2) 統(tǒng)一書(shū)中框架，并提供多框架支持。
(3) 優(yōu)化書(shū)中圖表與案例，提升閱讀體驗(yàn)。
(4) 增加參考資料和問(wèn)答習(xí)題。
(5) 其他待定。
歡迎大家參與
本次再版非常歡迎大家參與，主要是兩類(lèi)群體。
(1) 有明確規(guī)劃將本書(shū)納入教材或者參考教材的機(jī)構(gòu)或者教師，可以直接深度參與本書(shū)再版工作，合適者可以聯(lián)合出版署名。
(2) 有意參與本書(shū)各類(lèi)修訂工作的讀者，包括但不限于內(nèi)容充實(shí)，代碼框架支持等，有三AI季劃成員優(yōu)先，所有工作量會(huì)在書(shū)中署名說(shuō)明，并提供相關(guān)福利。
詳情可以直接聯(lián)系有三微信Longlongtogo。
關(guān)于本書(shū)的學(xué)習(xí)
為了讓大家更好地學(xué)習(xí)本書(shū)內(nèi)容，我們提供了以下資料。
(1) 有三本人錄制的免費(fèi)全套視頻以及PPT，發(fā)送關(guān)鍵詞“深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別”即可獲取，其中實(shí)踐部分框架為Caffe。
(2) 有三AI團(tuán)隊(duì)開(kāi)設(shè)的《深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別》帶學(xué)營(yíng)，形式為理論直播講解+實(shí)戰(zhàn)代碼分析，授課內(nèi)容由有三AI平臺(tái)統(tǒng)一配置，主講人為我們平臺(tái)資深作者與講師，使用框架為Pytorch，分為上下兩篇。
其中上篇內(nèi)容包括深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)+圖像分類(lèi)任務(wù)深入講解，適合所有同學(xué)入門(mén)，課程已經(jīng)結(jié)束，不能再報(bào)名，目前視頻已經(jīng)同步到網(wǎng)易云平臺(tái)，詳細(xì)目錄如下，大家可以?huà)叽a去網(wǎng)站查看。
我們將在10月24號(hào)、25號(hào)（本周末）開(kāi)展深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別第二期的帶學(xué)，如果你看了我們第一期的教學(xué)效果，那么這個(gè)訓(xùn)練營(yíng)肯定是值得你加入的。
講師分別為我們的資深專(zhuān)欄作者，直播講師與有三本人。
_ | 時(shí)間 | 章節(jié) |
No.1 | 10.24 周六上午 | 目標(biāo)檢測(cè)（理論+實(shí)戰(zhàn)） |
No.2 | 10.24 周六下午 | 圖像分割（理論+實(shí)戰(zhàn)） |
No.3 | 10.25 周日上午 | 模型壓縮（理論+實(shí)戰(zhàn)） |
No.4 | 10.25 周日下午 | 統(tǒng)一答疑和實(shí)踐 |
第二期主要內(nèi)容為目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割理論和代碼實(shí)戰(zhàn)、模型壓縮理論與實(shí)戰(zhàn)，其中圖像分割和目標(biāo)檢測(cè)使用的深度學(xué)習(xí)框架是PyTorch，模型壓縮使用的是Caffe與Tensorflow。
單期帶學(xué)費(fèi)用為：398 RMB（包含教學(xué)、GPU使用費(fèi)），贈(zèng)送有三AI知識(shí)星球半價(jià)券（原價(jià)298RMB）。添加助手微信 AICV007 可以了解詳細(xì)情況。
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總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的【通知】《深度学习之图像识别》再版工作启动，欢迎指导和提出建议的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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