| | | | TensorFlow技術解析與實戰 計算機與互聯網 李嘉璇著 人民郵電出 | | 該商品所屬分類：圖書 -> ε | | 【市場價】 | 596-864元 | | 【優惠價】 | 373-540元 | | 【出版社】 | 人民郵電出版社 | | 【ISBN】 | 9787115456137 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
一次購物滿3000元台幣92折+免運費+贈品
一次購物滿4000元台幣88折+免運費+贈品
| | 【本期贈品】 | ①優質無紡布環保袋，做工棒！②品牌簽字筆 ③品牌手帕紙巾
|
|
| 版本 | 正版全新電子版PDF檔 | | 您已选择： | 正版全新 | 溫馨提示：如果有多種選項，請先選擇再點擊加入購物車。*. 電子圖書價格是0.69折，例如了得網價格是100元，電子書pdf的價格則是69元。
*. 購買電子書不支持貨到付款，購買時選擇atm或者超商、PayPal付款。付款後1-24小時內通過郵件傳輸給您。
*. 如果收到的電子書不滿意，可以聯絡我們退款。謝謝。 | | | |
| | 內容介紹 | |
出版社：人民郵電出版社 ISBN：9787115456137 商品編碼：29723019528 開本：小16開 出版時間：2017-06-01 頁數：296 字數：432 代碼：79
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | TensorFlow技術解析與實戰 計算機與互聯網 書籍 | | 作者： | 李嘉璇 | | 代碼： | 79.0 | | 出版社： | 人民郵電出版社 | | 出版日期： | 2017-06-01 | | ISBN： | 9787115456137 | | 印次： | 1 | | 版次： | 1 | | 裝幀： | 平裝-膠訂 | | 開本： | 小16開 |
| 內容簡介 | | TensorFlow?是谷歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方面。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、繫統架構、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，實現一個自定義作，並進行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的框架等知識；實戰篇講解如何用TensorFlow寫一個神經網絡程序並介紹TensorFlow實現各種網絡（CNN、RNN和自編碼網絡等），並對MINIST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。zui後，附錄中列出一些可供參考的公開數據集，並結合作者的項目經驗介紹項目管理的一些建議。 本書深入淺出，理論聯繫實際，實戰案例新穎，基於的TensorFlow 1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者閱讀。 |
| 目錄 |
篇基礎篇
第1章人工智能概述2
1.1什麼是人工智能2
1.2什麼是深度學習5
1.3深度學習的入門方法7
1.4什麼是TensorFlow11
1.5為什麼要學TensorFlow12
1.5.1TensorFlow的特性14
1.5.2使用TensorFlow的公司15
1.5.3TensorFlow的發展16
1.6機器學習的相關賽事16
1.6.1ImageNet的ILSVRC17
1.6.2Kaggle18
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 1.1.023
2.2基於pip的安裝23
2.2.1Mac OS環境準備24
2.2.2Ubuntu/Linux環境準備25
2.2.3Windows環境準備25
2.3基於Java的安裝28
2.4從源代碼安裝29
2.5依賴的其他模塊30
2.5.1numpy30
2.5.2matplotlib31
2.5.3jupyter31
2.5.4scikit-image32
2.5.5librosa32
2.5.6nltk32
2.5.7keras33
2.5.8tflearn33
2.6小結33
第3章可視化TensorFlow34
3.1PlayGround34
3.1.1數據35
3.1.2特征36
3.1.3隱藏層36
3.1.4輸出37
3.2TensorBoard39
3.2.1SCALARS面板40
3.2.2IMAGES面板41
3.2.3AUDIO面板42
3.2.4GRAPHS面板42
3.2.5DISTRIBUTIONS面板43
3.2.6HISTOGRAMS面板43
3.2.7EMBEDDINGS面板44
3.3可視化的例子44
3.3.1降維分析44
3.3.2嵌入投影儀48
3.4小結51
第4章TensorFlow基礎知識52
4.1繫統架構52
4.2設計理念53
4.3編程模型54
4.3.1邊56
4.3.2節點57
4.3.3其他概念57
4.4常用API60
4.4.1圖、作和張量60
4.4.2可視化61
4.5變量作用域62
4.5.1variable_scope示例62
4.5.2name_scope示例64
4.6批標準化64
4.6.1方法65
4.6.2優點65
4.6.3示例65
4.7函數及優化方法66
4.7.1激活函數66
4.7.2卷積函數69
4.7.3池化函數72
4.7.4分類函數73
4.7.5優化方法74
4.8模型的存儲與加載79
4.8.1模型的存儲與加載79
4.8.2圖的存儲與加載82
4.9隊列和線程82
4.9.1隊列82
4.9.2隊列管理器85
4.9.3線程和協調器86
4.10加載數據87
4.10.1預加載數據87
4.10.2填充數據87
4.10.3從文件讀取數據88
4.11實現一個自定義作92
4.11.1步驟92
4.11.2實踐93
4.12小結101
第5章TensorFlow源代碼解析102
5.1TensorFlow的目錄結構102
5.1.1contirb103
5.1.2core104
5.1.3examples105
5.1.4g3doc105
5.1.5python105
5.1.6tensorboard105
5.2TensorFlow源代碼的學習方法106
5.3小結108
第6章神經網絡的發展及其TensorFlow實現109
6.1卷積神經網絡109
6.2卷積神經網絡發展110
6.2.1網絡加深111
6.2.2增強卷積層的功能115
6.2.3從分類任務到檢測任務120
6.2.4增加新的功能模塊121
6.3MNIST的AlexNet實現121
6.3.1加載數據121
6.3.2構建網絡模型122
6.3.3訓練模型和評估模型124
6.4循環神經網絡125
6.5循環神經網絡發展126
6.5.1增強隱藏層的功能127< |
| 編輯 | | - 領導“谷歌大腦”的工程師Jeff Dean發來寄語 - 李航、餘凱等人工智能領域專家傾力 - 基於TensorFlow 1.1，包攬TensorFlow的新特性 - 技術內容全面，實戰案例豐富，視野廣闊 - 人臉識別、語音識別、圖像和語音相結合等熱點一應俱全 TensorFlow是深度學習的的框架之一，極適合新手入門。谷歌公司正致力於建立一個相關軟件和機器學習模型的開源生態繫統，這是人工智能發展的技術風口。 本書基於TensorFlow1.1版本，深入TensorFlow基礎原理、設計理念、編程模型、源碼分析和模型構建、工業界應用、大規模數據訓練等。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。 “基礎篇” · 人工智能入門，學習深度學習的方法。 · TensorFlow基礎原理、設計架構和編程模型。 · 常用API、批標準化、模型的存儲與加載、隊列及線程、實現一個自定義OP。 · TensorBorad可視化的全面解析。 · 源碼分析。 · 神經網絡（CNN和RNN）的發展演化以及如何用TensorFlow實現這些網絡。 · 第三方上層框架Keras和TFLearn的應用。 “實戰篇” · 用TensorFlow實現第1個神經網絡。 · 用TensorFlow實現CNN、RNN、LSTM和自動編碼器的各種示例。 · TensorFlow在人臉識別、語音識別、智能機器人、語音和圖像相結合以及生成式對抗網絡（GAN）等領域的實際應用。 “提高篇” · TensorFlow的分布式原理、架構和模式。 · 移動端開發（Android、iOS和樹莓派）。 · TensorFlow的新特性，線性代數編程框架XLA、調試器Debugger、動態圖Fold、生產環境Serving。 · TensorFlow和Kubernetes相結合。 · TensorFlowOnSpark。 · 硬件計算加速。 · 機器學習的評測體繫。 本書深入淺出，理論聯繫實際，實戰案例新穎，適合對TensorFlow感興趣的各層次讀者閱讀。 |
| 媒體評論 | | 深度學習是當前人工智能zui核心的技術，TensorFlow是深度學習zui主要的實現平臺。李嘉璇的這本書對TensorFlow的基本原理、主要特性、使用方法以及在TensorFlow上的技術開發做了繫統全面的介紹，內容充實，講解詳盡。沒有對TensorFlow的深刻理解和豐富的實戰經驗是寫不出這樣的好書來的，全書字裡行間透出作者對技術的真誠熱愛及細致鑽研。本書定位恰當，出版及時，相信讀者一定會喜歡，強烈給大家！ ——李航，華為諾亞方舟實驗室主任，北京大學、南京大學客座教授，IEEE會 |
" | | |
| | | | |
|
