深度學習的原理及智能化應用

章 緒論
節(jié) 人工智能發(fā)展史
第二節(jié) 深度學習的起源與發(fā)展
第二章 深度神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習理論
節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡的概念
第二節(jié) 玻爾茲曼機
第三節(jié) 感知機
第四節(jié) 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡
第五節(jié) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
第六節(jié) 深度置信網(wǎng)絡
第七節(jié) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡
第八節(jié) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型
第九節(jié) AI、機器學習和深度學 臺
第十節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡遷移學習
第三章 深度學習在智能物體檢測中的應用
節(jié) 研究背景與現(xiàn)狀
第二節(jié) 軟件開發(fā)平臺搭建
第三節(jié) 算法實現(xiàn)過程
第四節(jié) 安卓實現(xiàn)與結果分析
第五節(jié) 項目總結與反思
第四章 深度學習在人類行為智能分析中的應用
節(jié) 項目背景與現(xiàn)狀
第二節(jié) 人體行為分析原理
第三節(jié) 人體行為分析算法實現(xiàn)
第四節(jié) 項目總結與反思
第五章 深度學習在信息預測中的應用
節(jié) 項目研究背景與現(xiàn)狀
第二節(jié) 深度學 臺搭建
第三節(jié) 二維信息預測實現(xiàn)
第四節(jié) 結果總結與反思
第六章 深度學習在圖像去噪中的應用
節(jié) 項目背景簡介
第二節(jié) 傳統(tǒng)圖像去噪原理
第三節(jié) 卷積自編碼器網(wǎng)絡去噪原理
第四節(jié) 去噪結果及分析
第五節(jié) 項目總結與反思
第七章 深度學習在智能視頻監(jiān)控中的應用
節(jié) 項目背景介紹
第二節(jié) 基于深度學習的視頻故障診斷原理
第三節(jié) 視頻故障診斷的實現(xiàn)
第四節(jié) 嵌入式智能終端部署
第五節(jié) 項目總結與反思
第八章 深度學習在智能消防系統(tǒng)中的應用
節(jié) 項目背景與任務簡介
第二節(jié) 基于深度學習的火災圖像識別
第三節(jié) 訓練環(huán)境的搭建
第四節(jié) 深度學 臺搭建與模型訓練
第五節(jié) 實驗結果與分析
第六節(jié) 項目總結與反思
第九章 深度學習在智能交通中的應用