"本书理论结合实践，详细介绍机器学习与深度学习常用算法和模型及其在计算机视觉领域的典型应用。对于初学者而言，本书从零开始系统地介绍建模的流程和方法，可以带领他们快速上手；对于有一定基础的读者而言，本书介绍多种算法和模型的原理，可以帮助他们深入理解并进行实践。
本书共10章，分为3篇，每篇均从基本概念、模型与算法原理、代码实现三个方面讲解。第1篇“机器学习原理”，围绕机器学习流程，重点介绍特征处理、模型训练和模型评估等相关内容，包括数据集的划分和使用、数据探索和预处理、模型原理分析和选择、模型评估和应用等。第2篇“计算机视觉基础”，介绍计算机视觉的基本概念和处理流程，以及OpenCV的使用和图像特征提取等相关内容。第3篇“深度学习模型与计算机视觉应用”，首先介绍前馈神经网络和循环神经网络的结构，然后介绍深度学习的多种经典算法和14种常见模型，最后结合实例介绍图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和目标追踪5类常见的计算机视觉应用。
本书内容翔实，实例丰富，适合人工智能初学者尤其是计算机视觉初学者阅读，也适合有一定基础的机器学习、深度学习和计算机视觉从业人员阅读，另外还适合作为高等院校人工智能相关专业的教材。
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