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1、封面介绍2、出版时间2019年7月3、推荐理由本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识:机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow:Python 编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、 TensorFlow编程[...]

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1、封面介绍2、出版时间2017年5月3、推荐理由与市面上已有的TensorFlow书相比,《深度学习原理与TensorFlow实践》的特色在于一是所有案例来自作者团队工作中的亲身实践,所选案例均是深度学习的经典应用,非常具有代表性;二是结合了深度学习的关键原理,强化读者对深度学习及TensorFlow架构的理解,从而能在知其然、并知其所以然的基础[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年4月3、推荐理由本书基于TensorFlow、Keras和scikit-learn,介绍了21个典型的人工智能应用场景。全书共3篇,分别是预测类项目实战篇、识别类项目实战篇和生成类项目实战篇。其中预测类项目包括房价预测、泰坦尼克号生还预测、共享单车使用情况预测、福彩3D中奖预测、股票走势预测等8个项目;识别类项目包[...]

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1、封面介绍2、出版时间2017年8月3、推荐理由《Keras快速上手:基于Python的深度学习实战》从如何准备深度学习的环境开始,手把手地教读者如何采集数据,如何运用一些常用,也是目前被认为有效的一些深度学习算法来解决实际问题。覆盖的领域包括推荐系统、图像识别、自然语言情感分析、文字生成、时间序列、智能物联网等。不同于许多同类的书籍,《Kera[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年3月3、推荐理由1.你即使不是深度学习专家,也可以利用Keras这个深度学习库轻松构建深度学习模型。2.本书涵盖了使用Keras时所需的深度学习概念,并提供了可实操的Python源代码。通过示例代码,你可以直观清晰地理解深度学习模型结构。3.作者独具特色地利用乐高玩具模块,充满创意地实现了多种深度学习模型,非常直观[...]

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1、封面介绍2、出版时间2018年7月3、推荐理由适读人群 :深度学习爱好者,深度学习方向的研究人员和工程技术人员本书为软件工程师和数据科学家而编写,书中简明而全面地介绍了目前的神经网络和深度学习技术。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的20多种有效的神经网络。作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架,Keras以容易上手、利于快速原[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年5月3、推荐理由学习Keras深度神经网络《Keras深度神经网络》重点使用Keras和Python,以数学和编程方式帮助你学习、理解和实现深度神经网络;并在实际业务案例的引导下,讲述如何采用端到端的方法开发“回归”和“分类”监督学习算法。学习本书后,读者将全面掌握深度学习的基本原理,并拥有基于Keras开发企业级[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年11月3、推荐理由本书着眼于处理时间序列数据的深度学习算法,通过基于Python 语言的库TensorFlow和Keras来学习神经网络、深度学习的理论和实现。全书共六章,前两章讲解了学习神经网络所需的数学知识和Python 基础知识;中间两章讲解了神经网络的基本算法以及深度学习的基础知识和应用;后两章详细介绍了专[...]

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1、封面介绍2、出版时间2018年1月3、推荐理由浅入深地讲解Keras与TensorFlow深度学习类神经网络,使用实际的数据集配合范例程序代码介绍各种深度学习算法,并示范如何进行数据预处理、训练数据、建立模型和预测结果。本书提供安装、上机操作指南,同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。本书分9部分,共2[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由《深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用》以TensorFlow 2.0人工智能平台的基础架构为切入点,逐步过渡到TensorFlow 2.0项目开发实战和项目部署上线中,并重点介绍了使用TensorFlow 2.0的高级封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年6月3、推荐理由深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理(NLP)提供的,而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据,本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具,以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。本书首先介绍NLP和Tenso[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年7月3、推荐理由适读人群 :希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的开发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的开发者。要充分利用这本书,需要你掌握Python编程语言方面的知识。TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架,它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用Tensor[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由适读人群 :深度学习从业者;嵌入式工程师;从初级到高级的各级学生、教师、研究人员;其他对深度学习和TinyML感兴趣的人员深度学习网络正在变得越来越小。Google Assistant团队可以使用大小只有14KB的模型检测单词——模型小到可以在微控制器上运行。在这本实用的书中,你将进入TinyML[...]

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1、封面介绍2、出版时间2019年12月3、推荐理由适读人群 :人工智能开发者、AI爱好者、初入门者,本书的特点如下所示:(1)TensorFlow 2.0与上一版对比,可以视为一个完全不同的深度学习框架,必须重学。(2)面向应用落地,涵盖图像识别|对话机器人|生成网络图片风格迁移|文本情感分析等。(3)本书实战样例丰富,从TensorFlow模型[...]

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1、封面介绍2、出版时间2020年10月3、推荐理由适读人群 :适合有人工智能、TensorFlow基础,但只有零散的知识,没有工程能力,无法将所学组装成真正项目的读者。本书基于TensorFlow 2.1 版本进行编写。书中内容分为4 篇。第1 篇包括TensorFlow 的安装、使用方法。这部分内容可以使读者快速上手TensorFlow 工具。[...]

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