深度学习与机器人
张锐
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¥55.3定价
张锐
本书基于卷积神经网络和图像识别方法，介绍了PyTorch和PaddlePaddle两种框架，并结合移动机器人讲解了具体的开发过程。书中所用的硬件平台，带有两个摄像头传感器，为机器人和无人驾驶车辆多摄像头导航提供了理论指导。书中提到的模拟沙盘，正是机器人作为园区巡检或无人配送实例的缩影。通过基于理论的实践，本书不局限于具体的平台和场景，可以作为实现深度学习的通用化方法。本书源于工程化实践，抽象为具体方法和案例，为学习基于深度学习的机器人技术提供了指南。
总体来说，这本书的内容并没有达到预期的高度，在深度学习和机器人部分，内容显得较为浅显，缺乏深度。然而，对于初学者来说，书中对人工智能历史的介绍以及对经典网络如卷积神经网络和目标检测的介绍，还是具有一定的参考价值。同时，对于pytorch和paddlepaddle的基础概念及安装步骤的介绍，也能帮助读者快速上手这些工具。 然而，对于机器人部分，作者似乎过于追求概念的介绍，而忽视了实际操作和实践的部分，导致这部分内容显得较为空洞。如果能在介绍概念的同时，提供一些实际的案例或者项目，可能会更有助于读者理解和掌握。 因此，建议这本书更适合作为初学者的入门书籍，而对于已经有一定基础的读者来说，可能需要寻找更深入的学习资料。