开始机器学习知识的学习,差不多已经有一年的时间。这期间看了很多教材和书籍,有些深入进行了学习,有些书(比如深度学习领域著名的西瓜书)则看不下去。机器学习其实也有许多方向,比如强化学习、计算机视觉、自然语言处理等等,如果每个方向都学习的话,普通人也没有那么多精力。 在经过一年的泛泛的学习之后,决定将计算机视觉作为我的主攻方向,主要也是因为我对计算机图像这个领域比较感兴趣。在网上搜索了一些资料,以及推荐书单后,决定选择《Deep Learning for Computer Vision with Python》作为认真研读的一本书,目前已经差不多看完了第一部: Starter Bundle,觉得非常不错,推荐给有志于从事计算机视觉方向的朋友。 首先需要说明的是,这本书目前还没有中文版,好在作者没有使用生僻的词汇,用词遣句也比较简练,配合着Google翻译,读起来还算顺利。在公众号后台回复“计算机视觉”可以下载本书的电子版。 由计算机视觉专家Adrian Rosebrock编写的《Deep Learning for Computer Vision with Python》被评为当前最好的深度学习和计算机视觉资源之一。Google 的 AI 研究员和 Keras 库的作者Francois Chollet对于本书做出过这样的评价:
这本书分为三个bundle:
如果你对在计算机视觉(图像分类、对象检测、图像理解等)中应用深度学习有兴趣,那这本书再好不过了。 在这本书中,你将能够:
这本书最吸引我的地方在于,书籍兼顾了理论和实践两者之间的平衡,对每一个深度学习理论,都会有一个关联的Python实现来帮助你巩固对其的理解和学到的知识。书中有详细的代码,且代码都有比较详细的说明,对Engineer非常友好。 我在学习的过程中,都会尝试着输入代码,加深对代码的理解。你可以访问:https://github.com/mogoweb/aiexamples获得我的代码。 在公众号后台回复“计算机视觉”可以下载本书的电子版。
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