作者简介

陈昭明

成功大学统计系学士、清华大学工业工程研究所硕士。曾任职于IBM、工研院电通所、软件开发公司、ERP顾问公司、电信公司、财经数据库公司，目前担任Python、机器学习、深度学习、AloT讲师。获2018年IT邦帮忙铁人赛AI组冠军、2021年IT邦帮忙铁人赛AI组优选。

近年出版：

◆开发者传授PyTorch秘籍

◆在IT邦帮忙累计发布130多篇文章

洪锦魁

中国台湾计算机专家，IT图书知名作者。

近年出版：

◆机器学习数学基础一本通（Python版）

◆Python数据科学零基础一本通

◆Python入门很简单

◆Python王者归来

◆算法零基础一本通（Python版）

◆R语言——迈向大数据之路【加强版】

图2.13　二次方曲线执行结果

图2.46　Student’s t分布的概率密度函数

图6.7　各式卷积执行结果

（a）原图；（b）灰阶化

图6.20　颜色数据增补

图6.29　左上角的图像为原图，左下角的图像显示了辨识热区，即猴子的头和颈部都是辨识的主要关键区域

图8.2　目标检测类型

（图片来源：Detection and Segmentation ^[4] ）

图8.25　区域推荐

图9.2　语义分割

图9.3　实例分割

图9.21　显示屏蔽

图10.33　ColorGAN

（图片来源：“Colorization Using ConvNet and GAN” ^[14] ）

图10.48　CycleGAN的功能展示

图12.13　实际数据和预测数据图表

图12.14　绘制实际数据及预测数据图表

图12.15　绘制实际数据与预测数据图表

图12.16　绘制实际数据和预测数据图表

图14.27　准确率绘图

图14.28　训练与验证准确率绘图

图14.33　准确率绘图