《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》全面介绍了深度学习在图像识别领域中的核心算法与应用。该书不但重视基础理论的讲解，而且从第4章开始，每章都提供了1～3个不同难度的案例供读者实践，读者可以在已有代码的基础上进行改进，从而加深对所学知识的理解。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》共9章：首先介绍深度学习的基础概念，包括神经网络基础知识和深度学习中的优化技术；然后系统介绍深度学习中与数据相关的知识，包括经典数据集的设计、数据集的增强，以及数据的获取、整理与可视化；接着重点针对图像识别领域，结合实战案例系统地介绍深度学习在图像分类、图像分割和目标检测3个领域的核心技术与应用；另外，还会对深度学习模型的可视化以及模型的压缩和优化进行详细介绍，为读者设计和训练更加实用的模型提供指导；最后以微信小程序平台为依托，介绍微信小程序前后端开发技术，从而完成深度学习模型的部署。 《深度学习之图像识别：核心算法与实战案例（全彩版）》理论结合实践，广度兼具深度，非常适合深度学习领域的相关技术人员与爱好者阅读，尤其适合基于深度学习的计算机视觉从业人员阅读，可以帮助他们全方位了解深度学习在计算机视觉领域的技术全貌。另外，该书还适合作为高校人工智能相关专业的教材和社会培训机构相关课程的教材。