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『簡體書』TensorFlow深度学习实战大全

書城自編碼: 3453036
分類:簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: 李明军
國際書號(ISBN): 9787301308486
出版社: 北京大学出版社
出版日期: 2019-12-01

頁數/字數: /
書度/開本: 128开 釘裝: 平装

售價:HK$ 120.2

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(1)从零开始:深度学习初学者,甚至对人工智能毫无了解的人,阅读本书能够鸟瞰人工智能与深度学习的全景,理解深度学习的原理和关键点,掌握深度学习的发展历程与脉络。
(2)主线清晰:以更深的网络带来更高的准确率的信念贯穿全书、纵览全局;以代表人类在计算机视觉领域*水平的ImageNet挑战赛为线索,以是否夺冠为准绳,直击深度学习的要害。
(3)代码翔实:除了构建各种模型的代码之外,还花费了大量的精力,为代码增加注释,阐述作者的编程思路、方法、关键点及注意事项,让读者能够知其然,还能知其所以然。
(4)内容全面:囊括图像识别、卷积神经网络、残差神经网络、对抗神经网络等内容。
內容簡介:
不知不觉,人工智能已经走入我们的生活,尤其是图像识别、文本识别、语音识别、自然语言等技术。这些应用的核心技术就是深度学习,也正是本书的核心内容。
本书以TensorFlow为核心,分为3篇,共计15章节。第1篇是基础篇(第1~5章),主要介绍什么是深度学习、深度学习的本质是什么、深度学习所使用的教材和方法,以及深度学习在图像识别(MNIST)领域的应用。第2篇是发展演变篇(第6~14章),主要介绍在图像识别领域深度学习技术的发展与演变。主要是以ImageNet挑战赛为线索、以ImageNet挑战赛中的冠军模型为主干,介绍了卷积神经网络的发展历程、遇到的主要挑战、思路和对策,以及各种冠军模型的模型架构与模型训练。第3篇是前沿篇(第15章),介绍了生成对抗神经网络(GAN),它是一种能够自动生成图像的神经网络,这是与之前介绍的各种用于图像识别的卷积神经网络*显著的区别。
本书讲解细致、深入浅出,即使没有机器学习的基础,也能快速学会,同时适合任何对深度学习技术或人工智能相关领域感兴趣的从业人员学习使用。
關於作者:
李明军,曾就职于神州泰岳、中国惠普等公司。从事大数据分析、人工智能等相关领域的工作。在知乎上发表过多篇技术文章,对大数据分析、人工智能、数据治理有着丰富的经验。

 

 

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