内容简介 本书从机器学习、图像处理的基本概念入手，逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。继而以几个实战案例来介绍如何使用深度学习方法，在数据分析竞赛中取得较高的排名。最后，通过一个实战案例，介绍如何将模型放入iOS程序，制作相应的人工智能手机App。 本书适用于对深度学习有兴趣、希望入门这一领域的理工科大学生、研究生，以及希望了解该领域基本原理的软件开发人员。此外，本书所有案例均提供了云环境上的代码，便于读者复现结果，并进行深入学习。 序 深度学习是人工智能领域一种新兴的关键技术，其概念由多伦多大学Hinton等人于2006年提出，含多隐含层的人工神经网络感知器就是一种深度学习结构。深度学习具有很强的学科交叉性，涉及认知科学、脑科学、生物学、数学、运筹学、控制、计算机、通信、大数据、云计算、语言学乃至人文科学、社会科学等学科。近年来，深度学习无论是在基础研究还是工程应用方面都完成了很多创新性工作，例如有监督卷积神经网络、无监督深度置信网络、第一个战胜人类围棋世界冠军的人工智能程序AlphaGo、人脸识别、语音识别、自然语言处理等。GPU、人工智能芯片等硬件技术的突破，让人们对深度学习的实用化增添了信心。作为全球性的前沿研究问题，深度学习已经受到众多科学家、工程师的关注，其应用几乎涉及工程、金融、法律、文化、娱乐、艺术等社会生活的各个方面，多篇里程碑意义的论文在Nature、Science等国际顶尖学术刊物上横空出世，显示出深度学习技术旺盛的生命力和广阔的应用前景。 呈现在读者面前的《深度学习技术图像处理入门》一书，在兼顾介绍深度学习基础理论的同时，更侧重于记录作者本人在学习深度学习技术时的历程、感悟和经验，包括难免走过的弯路，作者也坦承地娓娓道来。通读全书，与同类书籍比较，我认为该书具有“亦师亦友、寓教于乐”的特点：入门部分介绍得通俗易懂，文风严谨亦不…