第一章 绪论
第一节 人工智能发展史
第二节 深度学习的起源与发展
第二章 深度神经网络与深度学习理论
第一节 神经网络的概念
第二节 玻尔兹曼机
第三节 感知机
第四节 前馈神经网络
第五节 卷积神经网络
第六节 深度置信网络
第七节 循环神经网络
第八节 卷积神经网络模型
第九节 AI、机器学习和深度学习平台
第十节 神经网络迁移学习
第三章 深度学习在智能物体检测中的应用
第一节 研究背景与现状
第二节 软件开发平台搭建
第三节 算法实现过程
第四节 安卓实现与结果分析
第五节 项目总结与反思
第四章 深度学习在人类行为智能分析中的应用
第一节 项目背景与现状
第二节 人体行为分析原理
第三节 人体行为分析算法实现
第四节 项目总结与反思
第五章 深度学习在信息预测中的应用
第一节 项目研究背景与现状
第二节 深度学习平台搭建
第三节 二维信息预测实现
第四节 结果总结与反思
第六章 深度学习在图像去噪中的应用
第一节 项目背景简介
第二节 传统图像去噪原理
第三节 卷积自编码器网络去噪原理
第四节 去噪结果及分析
第五节 项目总结与反思
第七章 深度学习在智能视频监控中的应用
第一节 项目背景介绍
第二节 基于深度学习的视频故障诊断原理
第三节 视频故障诊断的实现
第四节 嵌入式智能终端部署
第五节 项目总结与反思
第八章 深度学习在智能消防系统中的应用
第一节 项目背景与任务简介
第二节 基于深度学习的火灾图像识别
第三节 训练环境的搭建
第四节 深度学习平台搭建与模型训练
第五节 实验结果与分析
第六节 项目总结与反思
第九章 深度学习在智能交通中的应用
第一节 项目背景及现状简介
第二节 卷积神经网络与深度学习平台搭建
第三节 基于模型迁移的车型识别
第四节 实验结果与分析
第五节 项目总结与反思
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