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tensorflow技術解析與實戰

電子版 tensorflow技術解析與實戰 網友評分:8

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tensorflow技術解析與實戰電子書介紹

全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。

基礎篇講解人工智能的入門知識,深度學習的方法,TensorFlow的基礎原理、系統架構、設計理念、編程模型、常用API、批標準化、模型的存儲與加載、隊列與線程,實現一個自定義操作,并進行TensorFlow源代碼解析,介紹卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)的演化發展及其TensorFlow實現、TensorFlow的高級框架等知識;

實戰篇講解如何用TensorFlow寫一個神經網絡程序并介紹TensorFlow實現各種網絡(CNN、RNN和自編碼網絡等)并對MNIST數據集進行訓練,講解TensorFlow在人臉識別、自然語言處理、圖像和語音的結合、生成式對抗網絡等方面的應用;

提高篇講解TensorFlow的分布式原理、架構、模式、API,還會介紹TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes結合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移動端應用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow計算加速等其他特性。最后,附錄中列出一些可供參考的公開數據集,并結合作者的項目經驗介紹項目管理的一些建議。 

tensorflow技術解析與實戰

tensorflow技術解析與實戰目錄

第一篇 基礎篇

第1章 人工智能概述 2

1.1 什么是人工智能 2

1.2 什么是深度學習 5

1.3 深度學習的入門方法 7

1.4 什么是TensorFlow 11

1.5 為什么要學TensorFlow 12

1.5.1 TensorFlow的特性 14

1.5.2 使用TensorFlow的公司 15

1.5.3 TensorFlow的發展 16

1.6 機器學習的相關賽事 16

1.6.1 ImageNet的ILSVRC 17

1.6.2 Kaggle 18

1.6.3 天池大數據競賽 19

1.7 國內的人工智能公司 20

1.8 小結 22

第2章 TensorFlow環境的準備 23

2.1 下載TensorFlow 1.1.0 23

2.2 基于pip的安裝 23

2.2.1 Mac OS環境準備 24

2.2.2 ubuntu/Linux環境準備 25

2.2.3 Windows環境準備 25

2.3 基于Java的安裝 28

2.4 從源代碼安裝 29

2.5 依賴的其他模塊 30

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