Python AI-機器學習：深度學習

第 1 章　機器學習 / 深度學習

1-1 何謂機器學習？

1-2 機器學習是按照什么順序運作的？

1-3 機器學習所用數(shù)據(jù)的制作方法

1-4 機器學習的開發(fā)工具

1-5 Jupyter Notebook的使用方法

1-6 運行個別程序的方法

第 2 章　機器學習入門

2-1 實現(xiàn)最簡單的機器學習

2-2 嘗試挑戰(zhàn)鳶尾花分類

2-3 讓AI品鑒葡萄酒的美味

2-4 研究過去10年的氣象數(shù)據(jù)

2-5 尋找最合適的算法與參數(shù)

第 3 章　OpenCV與機器學習—圖像、視頻入門

3-1 OpenCV相關

3-2 人臉識別：自動給臉部添加馬賽克

3-3 文字識別：辨識手寫體數(shù)字

3-4 輪廓檢測：挑戰(zhàn)從明信片上辨識郵政編碼

3-5 視頻分析：從視頻中提取出有熱帶魚的畫面

第 4 章　自然語言處理

4-1 嘗試辨別語言

4-2 嘗試將文本分割成詞

4-3 嘗試將詞語的含義向量化

4-4 嘗試統(tǒng)計詞語的頻率

4-5 嘗試自動生成文本

4-6 嘗試創(chuàng)建聊天程序

第 5 章　深度學習（Deep Learning）

5-1 深度學習相關

5-2 TensorFlow入門

5-3 嘗試使用TensorFlow進行鳶尾花分類

5-4 使用深度學習辨識手寫體數(shù)字

5-5 辨識照片中的物體

第 6 章　通過機器學習讓工作效率化

6-1 將機器學習導入業(yè)務系統(tǒng)

6-2 模型的保存與讀取

6-3 實現(xiàn)新聞自動分類

6-4 制作可由網(wǎng)絡訪問的文章分類應用程序

6-5 使用數(shù)據(jù)庫（RDBMS）進行機器學習

6-6 制作通過食物照片計算卡路里的程序

附錄

使用本書所需環(huán)境