[套装书]Python人工智能项目实战+Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别（2册）

作者
[印度] 桑塔努·帕塔纳亚克（Santanu Pattanayak）[印] 纳温·库马尔·马纳西（Navin Kumar Manaswi）
丛书名
智能系统与技术丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9781911191551
简要
简介
内容简介书籍计算机书籍 ---------------------------Python人工智能项目实战--------------------------- 通过结合深度学习和强化学习，帮助你构建智能而且实用的人工智能系统。本书涉及的项目涵盖众多领域，例如医疗健康、电子商务、专家系统、智能安防、移动应用和自动驾驶，使用的技术包括卷积神经网络、深度强化学习、基于LSTM的RNN、受限玻尔兹曼机、生成对抗网络、机器翻译和迁移学习。本书有关构建智能应用的理论知识将帮助读者使用有趣的方法来拓展项目，令其快速创建有影响力的AI应用。读完本书之后，你将有足够的能力建立自己的智能模型，轻松地解决来自任何领域的问题。 ---------------------------Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别--------------------------- 本书讨论使用TensorFlow和Keras等框架构建深度学习应用程序，集中于所需的模型和算法，帮助你在短时间内提高实践技能。内容涵盖了聊天机器人、自然语言处理、人脸和对象识别等主题。目标是提供创建能够执行深度学习的程序所需的概念、技术和算法实现。
目录



---------------------------Python人工智能项目实战---------------------------


译者序
前言
作者简介
审校者简介
第1章　人工智能系统基础知识 1
1.1　神经网络 2
1.2　神经激活单元 5
1.2.1　线性激活单元 5
1.2.2　sigmoid激活单元 6
1.2.3　双曲正切激活函数 6
1.2.4　修正线性单元 7
1.2.5　softmax激活单元 9
1.3　用反向传播算法训练神经网络 9
1.4　卷积神经网络 12
1.5　循环神经网络 13
1.6　生成对抗网络 16
1.7　强化学习 18
1.7.1　Q学习 19
1.7.2　深度Q学习 20
1.8　迁移学习 21
1.9　受限玻尔兹曼机 22
1.10　自编码器 23
1.11　总结 24
第2章　迁移学习 26
2.1　技术要求 26
2.2　迁移学习简介 27
2.3　迁移学习和糖尿病视网膜病变检测 28
2.4　糖尿病视网膜病变数据集 29
2.5　定义损失函数 30
2.6　考虑类别不平衡问题 31
2.7　预处理图像 32
2.8　使用仿射变换生成额外数据 33
2.8.1　旋转 34
2.8.2　平移 34
2.8.3　缩放 35
2.8.4　反射 35
2.8.5　通过仿射变换生成额外的图像 36
2.9　网络架构 36
2.9.1　VGG16迁移学习网络 38
2.9.2　InceptionV3迁移学习网络 39
2.9.3　ResNet50迁移学习网络 39
2.10　优化器和初始学习率 40
2.11　交叉验证 40
2.12　基于验证对数损失的模型检查点 40
2.13　训练过程的Python实现 41
2.14　类别分类结果 50
2.15　在测试期间进行推断 50
2.16　使用回归而非类别分类 52
2.17　使用keras sequential工具类生成器 53
2.18　总结 57
第3章　神经机器翻译 58
3.1　技术要求 59
3.2　基于规则的机器翻译 59
3.2.1　分析阶段 59
3.2.2　词汇转换阶段 60
3.2.3　生成阶段 60
3.3　统计机器学习系统 60
3.3.1　语言模型 61
3.3.2　翻译模型 63
3.4　神经机器翻译 65
3.4.1　编码器–解码器模型 65
3.4.2　使用编码器–解码器模型进行推断 66
3.5　实现序列到序列的神经机器翻译 67
3.5.1　处理输入数据 67
3.5.2　定义神经翻译机器的模型 71
3.5.3　神经翻译机器的损失函数 73
3.5.4　训练模型 73
3.5.5　构建推断模型 74
3.5.6　单词向量嵌入 78
3.5.7　嵌入层 79
3.5.8　实现基于嵌入的NMT 79
3.6　总结 84
第4章　基于GAN的时尚风格迁移 85
4.1　技术要求 85
4.2　DiscoGAN 86
4.3　CycleGAN 88
4.4　学习从手绘轮廓生成自然手提包 89
4.5　预处理图像 89
4.6　DiscoGAN的生成器 91
4.7　DiscoGAN的判别器 93
4.8　构建网络和定义损失函数 94
4.9　构建训练过程 97
4.10　GAN训练中的重要参数值 99
4.11　启动训练 100
4.12　监督生成器和判别器的损失 101
4.13　DiscoGAN生成的样例图像 103
4.14　总结 104
第5章　视频字幕应用 105
5.1　技术要求 105
5.2　视频字幕中的CNN和LSTM 106
5.3　基于序列到序列的视频字幕系统 107
5.4　视频字幕系统数据集 109
5.5　处理视频图像以创建CNN特征 110
5.6　处理视频的带标签字幕 113
5.7　构建训练集和测试集 114
5.8　构建模型 115
5.8.1　定义模型的变量 116
5.8.2　编码阶段 117
5.8.3　解码阶段 117
5.8.4　计算小批量损失 118
5.9　为字幕创建单词词汇表 118
5.10　训练模型 119
5.11　训练结果 123
5.12　对未见过的视频进行推断 124
5.12.1　推断函数 126
5.12.2　评估结果 127
5.13　总结 128
第6章　智能推荐系统 129
6.1　技术要求 129
6.2　什么是推荐系统 129
6.3　基于潜在因子分解的推荐系统 131
6.4　深度学习与潜在因子协同过滤 132
6.5　SVD++ 136
6.6　基于受限玻尔兹曼机的推荐系统 138
6.7　对比分歧 139
6.8　使用RBM进行协同过滤 140
6.9　使用RBM实现协同过滤 142
6.9.1　预处理输入 143
6.9.2　构建RBM网络进行协作过滤 144
6.9.3　训练RBM 147
6.10　使用训练好的RBM进行推断 149
6.11　总结 150
第7章　用于电影评论情感分析的移动应用程序 151
7.1　技术要求 152
7.2　使用TensorFlow mobile构建Android移动应用程序 152
7.3　Android应用中的电影评论评分 153
7.4　预处理电影评论文本 154
7.5　构建模型 156
7.6　训练模型 157
7.7　将模型冻结为protobuf格式 159
7.8　为推断创建单词到表征的字典 161
7.9　应用程序交互界面设计 162
7.10　Android应用程序的核心逻辑 164
7.11　测试移动应用 168
7.12　总结 170
第8章　提供客户服务的AI聊天机器人 171
8.1　技术要求 172
8.2　聊天机器人的架构 172
8.3　基于LSTM的序列到序列模型 173
8.4　建立序列到序列模型 174
8.5　Twitter平台上的聊天机器人 174
8.5.1　构造聊天机器人的训练数据 175
8.5.2　将文本数据转换为单词索引 175
8.5.3　替换匿名用户名 176
8.5.4　定义模型 176
8.5.5　用于训练模型的损失函数 178
8.5.6　训练模型 179
8.5.7　从模型生成输出响应 180
8.5.8　所有代码连起来 180
8.5.9　开始训练 181
8.5.10　对一些输入推特的推断结果 181
8.6　总结 182
第9章　基于增强学习的无人驾驶 183
9.1　技术要求 183
9.2　马尔科夫决策过程 184
9.3　学习Q值函数 185
9.4　深度Q学习 186
9.5　形式化损失函数 186
9.6　深度双Q学习 187
9.7　实现一个无人驾驶车的代码 189
9.8　深度Q学习中的动作离散化 189
9.9　实现深度双Q值网络 190
9.10　设计智能体 191
9.11　自动驾驶车的环境 194
9.12　将所有代码连起来 197
9.13　训练结果 202
9.14　总结 203
第10章　从深度学习的角度看CAPTCHA 204
10.1　技术要求 205
10.2　通过深度学习破解CAPTCHA 205
10.2.1　生成基本的CAPTCHA 205
10.2.2　生成用于训练CAPTCHA破解器的数据 206
10.2.3　CAPTCHA破解器的CNN架构 208
10.2.4　预处理CAPTCHA图像 208
10.2.5　将CAPTCHA字符转换为类别 209
10.2.6　数据生成器 210
10.2.7　训练CAPTCHA破解器 211
10.2.8　测试数据集的准确性 212
10.3　通过对抗学习生成CAPTCHA 214
10.3.1　优化GAN损失 215
10.3.2　生成器网络 215
10.3.3　判别器网络 216
10.3.4　训练GAN 219
10.3.5　噪声分布 220
10.3.6　数据预处理 220
10.3.7　调用训练 221
10.3.8　训练期间CAPTCHA的质量 222
10.3.9　使用训练后的生成器创建CAPTCHA 224
10.4　总结 225



---------------------------Python深度学习实战：基于TensorFlow和Keras的聊天机器人以及人脸、物体和语音识别---------------------------


序
第1章　TensorFlow基础 1
1.1　张量 2
1.2　计算图与会话 2
1.3　常量、占位符与变量 4
1.4　占位符 6
1.5　创建张量 8
1.5.1　固定张量 9
1.5.2　序列张量 11
1.5.3　随机张量 11
1.6　矩阵操作 12
1.7　激活函数 13
1.7.1　双曲正切函数与Sigmoid函数 13
1.7.2　ReLU与ELU 15
1.7.3　ReLU6 15
1.8　损失函数 17
1.8.1　损失函数实例 18
1.8.2　常用的损失函数 18
1.9　优化器 19
1.9.1　优化器实例 20
1.9.2　常用的优化器 21
1.10　度量 21
1.10.1　度量实例 22
1.10.2　常用的度量 22
第2章　理解并运用Keras 25
2.1　深度学习模型构建的主要步骤 25
2.1.1　载入数据 26
2.1.2　预处理数据 27
2.1.3　定义模型 27
2.1.4　编译模型 29
2.1.5　拟合模型 29
2.1.6　评估模型 30
2.1.7　预测 30
2.1.8　保存与重载模型 31
2.1.9　可选：总结模型 31
2.2　改进Keras模型的附加步骤 32
2.3　Keras联合TensorFlow 33
第3章　多层感知机 35
3.1　人工神经网络 35
3.2　单层感知机 37
3.3　多层感知机 37
3.4　逻辑斯谛回归模型 38
第4章　TensorFlow中的回归到MLP 45
4.1　TensorFlow搭建模型的步骤 45
4.2　TensorFlow中的线性回归 46
4.3　逻辑斯谛回归模型 49
4.4　TensorFlow中的多层感知机 52
第5章　Keras中的回归到MLP 55
5.1　对数-线性模型 55
5.2　线性回归的Keras神经网络 56
5.3　逻辑斯谛回归 58
5.3.1 scikit-learn逻辑斯谛回归 58
5.3.2 逻辑斯谛回归的Keras神经网络 59
5.3.3 流行的MNIST数据：Keras中的逻辑斯谛回归 60
5.4　基于Iris数据的MLP 62
5.4.1　编写代码 62
5.4.2 构建一个序列Keras模型 63
5.5 基于MNIST数据的MLP数字分类 66
5.6　基于随机生成数据的MLP 68
第6章　卷积神经网络 71
6.1　CNN中的各种层 71
6.2　CNN结构 74
第7章　TensorFlow中的CNN 77
7.1 为什么用TensorFlow搭建CNN模型 77
7.2 基于MNIST数据集搭建图片分类器的TensorFlow代码 78
7.3　使用高级API搭建CNN模型 82
第8章　Keras中的CNN 83
8.1 在Keras中使用MNIST数据集搭建图片分类器 83
8.1.1　定义网络结构 85
8.1.2　定义模型架构 85
8.2 使用CIFAR-10数据集搭建图片分类器 86
8.2.1　定义网络结构 87
8.2.2　定义模型架构 88
8.3　预训练模型 89
第9章　RNN与LSTM 91
9.1　循环神经网络的概念 91
9.2　长短时记忆网络的概念 93
9.3　LSTM常见模式 93
9.4　序列预测 94
9.4.1　数字序列预测 94
9.4.2　序列分类 95
9.4.3　序列生成 95
9.4.4　序列到序列预测 95
9.5 利用LSTM模型处理时间序列预测问题 96
第10章　语音-文本转换及其逆过程 101
10.1　语音-文本转换 101
10.2　语音数据 102
10.3 语音特征：将语音映射为矩阵 103
10.4 声谱图：将语音映射为图像 104
10.5 利用MFCC特征构建语音识别分类器 104
10.6 利用声谱图构建语音识别分类器 105
10.7　开源方法 106
10.8　使用API的例子 107
10.8.1　使用PocketSphinx 107
10.8.2 使用Google Speech API 108
10.8.3 使用Google Cloud Speech API 108
10.8.4　使用Wit.ai API 108
10.8.5　使用Houndify API 109
10.8.6 使用IBM Speech to Text API 109
10.8.7 使用Bing Voice Recognition API 110
10.9　文本-语音转换 110
10.9.1　使用pyttsx 110
10.9.2　使用SAPI 111
10.9.3　使用SpeechLib 111
10.10　音频剪辑代码 111
10.11　认知服务提供商 112
10.11.1　Microsoft Azure 113
10.11.2　Amazon Cognitive Services 113
10.11.3　IBM Watson Services 113
10.12　语音分析的未来 113
第11章　创建聊天机器人 115
11.1　为什么是聊天机器人 116
11.2　聊天机器人的设计和功能 116
11.3　构建聊天机器人的步骤 116
11.3.1　预处理文本和消息 117
11.3.2 用API构建聊天机器人 130
11.4 聊天机器人开发的最佳实践 133
11.4.1　了解潜在用户 133
11.4.2 读入用户情感使得机器人情感更丰富 133
第12章　人脸检测与识别 135
12.1 人脸检测、人脸识别与人脸分析 135
12.2　OpenCV 136
12.2.1　特征脸 137
12.2.2　LBPH 137
12.2.3　费歇脸 138
12.3　检测人脸 139
12.4　跟踪人脸 141
12.5　人脸识别 144
12.6　基于深度学习的人脸识别 147
12.7　迁移学习 149
12.7.1 为什么要用迁移学习 150
12.7.2　迁移学习实例 150
12.7.3　计算迁移值 152
12.8　API 158
附录1　图像处理的Keras函数 161
附录2　可用的优质图像数据集 165
附录3　医学成像：DICOM文件格式 167



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