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本書基于國產(chǎn)開源深度學習框架PaddlePaddle進行編寫，全面、系統(tǒng)地介紹了PaddlePaddle在數(shù)字圖像處理中的各種技術及應用，書中項目實例全部采用動態(tài)圖版本實現(xiàn)。全書共8章，分別介紹了基于深度學習的圖像分類、目標檢測、語義分割、實例分割、關鍵點檢測、風格遷移等內(nèi)容，所有知識點均通過實際項目進行串聯(lián)，旨在幫助

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近年來人工智能特別是深度學習技術得到了飛速發(fā)展，這背后離不開計算機硬件和軟件系統(tǒng)的不斷進步。在可見的未來，人工智能技術的發(fā)展仍將依賴于計算機系統(tǒng)和人工智能相結(jié)合的共同創(chuàng)新模式。本書介紹了前沿的系統(tǒng)和人工智能相結(jié)合的研究工作，包括AIforSystems和SystemsforAI，以幫助讀者更好地尋找和定義有意義的研究問

本書全面、系統(tǒng)地介紹了單機和分布式圖分析算法的理論基礎、框架、實戰(zhàn)應用等，側(cè)重理論與實踐相結(jié)合。在內(nèi)容組織上，首先，本書整體介紹圖分析技術的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀，并分析圖分析技術面臨的挑戰(zhàn)。其次，本書系統(tǒng)介紹了以下內(nèi)容：單機圖分析算法的基本原理、常用場景和基礎解法；分布式圖分析技術的關鍵步驟解析及調(diào)優(yōu)策略指導；業(yè)界經(jīng)典的大數(shù)

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