本書通過(guò)具體的案例，循序漸進(jìn)地講解了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和模型調(diào)優(yōu)的相關(guān)內(nèi)容。首先介紹基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)、圖像基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)相關(guān)知識(shí)。然后講解傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。接著深入探討算法原理，包括卷積、池化、批歸一化、激活函數(shù)、殘差結(jié)構(gòu)、全連接、SoftMax等，并提供手寫算法示例。最后介紹了模型在Python和C++中的實(shí)際應(yīng)用以及性能優(yōu)化技巧，如計(jì)算向量化、權(quán)值預(yù)加載和多線程等。本書內(nèi)容實(shí)用，由淺入深，案例典型，講解通俗易懂，隨書提供全部程序代碼

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"●為預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)尋找合適的用例和數(shù)據(jù)集●使用定制的加速器和GPU,為大規(guī)模訓(xùn)練做好準(zhǔn)備●配置AWS和SageMaker環(huán)境,**限度地提高性能●根據(jù)模型和約束條件選擇超參數(shù)●使用多種并行方式分發(fā)模型和數(shù)據(jù)集●利用作業(yè)重啟、間歇性健康檢查等方式避開陷阱●定性和定量地評(píng)估模型●部署模型，在運(yùn)行時(shí)進(jìn)行改進(jìn)和監(jiān)控"

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