| | | | TensorFlow 2深度學崔煒人民郵電出版社9787115575906 大中專教材 | | 該商品所屬分類：圖書 -> 各出版社圖書 | | 【市場價】 | 408-592元 | | 【優惠價】 | 255-370元 | | 【作者】 | 崔煒 | | 【出版社】 | 人民郵電出版社 | | 【ISBN】 | 9787115575906 | | 【折扣說明】 | 一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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| | 內容介紹 | |
出版社：人民郵電出版社 ISBN：9787115575906 商品編碼：10057896754019 包裝：平裝 開本：16開 出版時間：2020-01-01 字數：null 代碼：49 作者：崔煒
"| 商品基本信息，請以下列介紹為準 | | 商品名稱： | TensorFlow 2深度學 | | 作者： | 崔煒,張良均 | | 代碼： | 49.8 | | 出版社： | 人民郵電出版社 | | 出版日期： | 2020-01-01 | | ISBN： | 9787115575906 | | 印次： | | | 版次： | 1 | | 裝幀： | | | 開本： | 16開 |
| 內容簡介 | | 本書以深度學用技術與TensorFlow 2真實案例相結合的方式，深入淺出地介紹TensorFlow 2實現深度學要內容。全書共7章，分為基礎篇（～3章）和實戰篇（第4～7章），基礎篇內括深度學、TensorFlow 2快速入門、深度神經網絡原理及實現等基礎知識；實戰篇內括4個案例，分別為基於CNN的門牌號識別、基於LSTM網絡的語音識別、基於CycleGAN的圖像風格轉換以及基於TipDM大數據挖掘建臺的語音識別。本書多含實訓和課後通過練作實踐，讀者可以鞏固所學的內容。 本書可用於1+X證書制度試點工作中的大數據應用開發（Python）職業技能等級（不錯）證書的教學和培訓，也可以作為高校數據科學或人工智能相關專業的教材，還可作為深度學者的自學用書。 |
| 目錄 | | 第 1章 深度學 1 1.1 深度學 1 1.1.1 深度學 1 1.1.2 深度學應用 2 1.2 深度學技術 8 1.2.1 深度學算機視覺 8 1.2.2 深度學然語言處理 9 1.2.3 深度學音識別 10 1.2.4 深度學器學bsp; 11 1.2.5 深度學工智能 12 1.3 TensorFlow簡介 12 1.3.1 各深度學對比 12 1.3.2 TensorFlow生態 14 1.3.3 TensorFlow特性 15 1.3.4 TensorFlow的 16 小結 17 課後nbsp; 17 第 2章 TensorFlow 2快速入門 18 2.1 TensorFlow 2環境搭建 18 2.1.1 搭建TensorFlow CPU環境 18 2.1.2 搭建TensorFlow GPU環境 20 2.2 訓練一個線性模型 24 2.2.1 問題描述 24 2.2.2 TensorFlow 2基本數據類型形式 24 2.2.3 構建網絡 26 2.2.4 訓練網絡 27 2.2.5 性能評估 27 2.3 TensorFlow 2深度學流程 28 2.3.1 數據加載 29 2.3.2 數據預處理 34 2.3.3 構建深度學網絡 39 2.3.4 編譯網絡 45 2.3.5 訓練網絡 51 2.3.6 性能評估 53 2.3.7 模型保存與調用 61 小結 65 實訓 構建鳶尾花分類模型 65 課後nbsp; 66 第3章 深度神經網絡原理及實現 67 3.1 卷積神經網絡 67 3.1.1 卷積神經網絡中的核心網絡層 68 3.1.2 基於卷積神經網絡的圖像分類實例 82 3.1.3 常用卷積神經網絡算法及其結構 84 3.2 循環神經網絡 88 3.2.1 循環神經網絡中的常用網絡層 89 3.2.2 基於循環神經網絡的文本分類實例 99 3.3 生成對抗網絡 103 3.3.1 常用生成對抗網絡算法及其結構 103 3.3.2 基於生成對抗網絡的動漫人臉生成實例 106 小結 112 實訓 112 實訓1 基於卷積神經網絡的手寫數字圖像識別 112 實訓2 基於循環神經網絡的詩詞生成 113 實訓3 基於生成對抗網絡的手寫數字圖像生成 113 課後nbsp; 113 第4章 基於CNN的門牌號識別 116 4.1 目標分析 116 4.1.1 了解背景 116 4.1.2 數據說明 117 4.1.3 分析目標 117 4.1.4 項目工程結構 118 4.2 數據預處理 119 4.2.1 獲取目標與背景數據 119 4.2.2 基於HOG特征提取與SVM分類器的目標檢測 122 4.3 構建網絡 127 4.3.1 讀取訓練集與測試集 128 4.3.2 構建卷積神經網絡 128 4.3.3 訓練並保存模型 129 4.4 模型評估 130 4.4.1 模型性能評估 130 4.4.2 識別門牌號 130 小結 133 實訓 基於卷積神經網絡實現單數字識別 134 課後nbsp; 134 第5章 基於LSTM網絡的語音識別 135 5.1 目標分析 135 5.1.1 了解背景 135 5.1.2 數據說明 136 5.1.3 分析目標 136 5.1.4 項目工程結構 136 5.2 數據預處理 137 5.2.1 劃分數據集 137 5.2.2 提取MFCC特征 138 5.2.3 標準化數據 141 5.3 構建網絡 142 5.3.1 設置網絡超參數 142 5.3.2 構建網絡層 143 5.4 訓練網絡 144 5.4.1 編譯網絡 144 5.4.2 訓練以及保存模型 145 5.4.3 模型調參 145 5.5 模型評估 148 5.5.1 泛化測試 148 5.5.2 結果分析 149 小結 150 實訓 基於LSTM網絡的聲紋識別 150 課後nbsp; 151 第6章 基於CycleGAN的圖像風格轉換 152 6.1 目標分析 152 6.1.1 了解背景 152 6.1.2 分析目標 153 6.1.3 項目工程結構 154 6.2 讀取數據 154 6.3 數據預處理 155 6.3.1 隨機抖動 155 6.3.2 歸一化處理圖像 156 6.3.3 對所有圖像做批處理並打亂 157 6.3.4 建立迭代器 157 6.4 構建網絡 158 6.5 訓練網絡 158 6.5.1 定義損失函數 158 6.5.2 定義優化器 159 6.5.3 定義圖像生成函數 159 6.5.4 定義訓練函數 160 6.5.5 訓練網絡 161 6.6 結果分析 162 小結 163 實訓 基於CycleGAN實現蘋果與橙子的轉換 163 課後nbsp; 163 第7章 基於TipDM大數據挖掘建臺的語音識別 164 7.1臺簡介 164 7.1.1 實訓庫 165 7.1.2 數據連接 166 7.1.3 實訓數據 166 7.1.4 我的實訓 167 7.1.5 繫統算法 168 7.1.6 個人算法 170 7.2 實現語音識別 170 7.2.1 配置數據源 171 7.2.2 數據預處理 173 7.2.3 訓練網絡 176 7.2.4 模型評估 176 小結 178 實訓 實現基於LSTM網絡的聲紋 識別 178 課後nbsp; 178 |
| | | 1. “1+X”大數據應用開發（Python）職業技能等級證書配套教材 2. 隨書附帶Python源碼，方便讀者繫統學手實踐 3. TensorFlow 2版本 |
| 作者簡介 | | 崔煒，男，副教授，廣東松山職業技術學院計算機與信息工程學院副院長，從事計算機專業教學 18 年，在《International Journal of Digital Content Technology and its Applications》、《科技通報》、《計算機與現代化》等多種雜志和刊物上文 20 多篇，其中 EI 論文 1 篇、中文核心論文 2 篇、科技核心論文 1 篇；主持參與各類課題項目 10 多項，參與編寫出版教材 6 部。獲得的教學表彰/獎勵有：2017 年廣東省職業院校教師信息化教學大賽高等職業教育組信息化課堂教學比賽榮獲；2008 年計算機教育軟件評審高等教育組多媒體課件三等級、寶鋼集團廣東韶關鋼鐵有限公司科協 2012~2013 年度很好科技論文、2014 年很好教師、2019 年很好黨員、2019 年廣東省職業院校“超星杯”微課大賽（高職組）中榮獲、2020 年廣東省職業院校“超星杯” 微課大賽（高職組）中榮獲、2021 年廣東省職業院校“超星杯”微課大賽（高職組）中榮獲。 張良均 資深大數據專家，廣東泰迪智能科技股份有限公司董事長，國家科技部入庫技術專家，全國專業學位評估專家，教育與考試中心入庫專家，中國工業與應用數學學會理事，廣東省工業與應用數學學會副理事長，廣東省高等職業教育教學指導委員會委員，華南師範大學、中南財經政法大學等40餘所高校校外碩導或教授，泰迪杯全國數據挖掘挑戰賽發起人。 曾在國內外重要學術刊物上發表學術論文10餘篇，編寫圖書專著60餘部，其中獲普通高等教育“十一五”規劃教材一部，“十三五”職業教育國家規劃教材一部；參與標準建設4項，主持重量課題1項、省部級課題4項。獲得SAS、SPSS數據挖掘認證及Hadoop開發工程師證書，具有信訪、電力、電信、銀行、制造企業、電子商務和電子政務的項目經驗和行業背景，並榮獲中學研合作獎、中國南方電網公司發明、廣東省農業技術推廣、廣州市荔灣區科學技步獎。 |
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