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輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發

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 從學習寫Tensorflow程...
轉載自博客來  極力推薦  2019/10/03
從學習寫Tensorflow程式開始,常上網查資料和購買了幾本書來讀,因為改版 Tensorflow 2.0而讓我接觸到這本書,發現這本書從前面的程式安裝,捲積網路及高階API進階技巧等內容編排,寫得很清楚且完整,內容釐清很多我不清楚的部分,而網路上因為程式剛改版,所以資料雜亂且...
輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發 輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發

作者:黃士嘉林邑撰 
出版社:博碩文化股份有限公司
出版日期:2019-08-30
語言:繁體書   
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活
圖書名稱:輕鬆學會Google TensorFlow 2.0人工智慧深度學習實作開發

初學者更容易上手的TensorFlow 2.0
透過Keras API可更加容易且快速搭建網路
運用TensorFlow 2.0和Keras API的強大靈活性和控制性,可輕鬆學會深度學習


[ TensorFlow 2.0語法更簡潔 ]學習門檻較低,使初學者更容易上手
[ TensorFlow 2.0支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型
[ TensorFlow 2.0內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
[ TensorFlow 2.0簡化API ]只保留tf.keras,清除較少人使用和重複的API

在人工智慧(AI)的時代,TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫,其功能強大、運算效率高、支援多個平台,造就了業界和學術界的廣泛使用。然而,TensorFlow 1.x版的學習門檻高,對剛入門的初學者來說相當難上手,針對這個問題,Google開發團隊推出了TensorFlow 2.0版。TensorFlow 2.0引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能,讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2.0深度學習套件,並透過十個章節的內容,讓讀者同時學習到理論與實務應用。

拿起這本書,你將學到:
◎利用TensorFlowKeras API,並能充分理解使用簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。
◎利用tf.data資料輸入管道,速度更快、更簡單。
◎學習TensorFlow高階技巧:客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。
◎學習TensorBoard高階技巧:TensorBoard低階API和超參數調校工具。
◎使用TensorFlow Datasets資料集平台,更方便下載和使用。
◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台,更方便搭建和使用預訓練權重。
◎了解神經網路反向傳遞的原理。
◎了解及實作全連接神經網路。
◎了解及實作卷積神經網路。
◎了解及實作遷移學習任務。
◎掌握訓練網路的技巧:權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。
◎運用深度學習經典網路架構:LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。

作者簡介:

│黃士嘉

【經歷】

◎國立臺北科技大學電子工程系 教授

◎加拿大安大略理工大學 國際客座教授

◎IEEE Sensors Journal 國際期刊編輯

◎IEEE BigData Congress 國際會議主席

◎IEEE CloudCom Conference 國際會議主席

【獲獎】

◎經濟部第5屆國家產業創新獎

◎ACM臺灣分會,李國鼎青年研究獎

◎國立臺北科技大學電資學院,院傑出研究獎

◎國立臺北科技大學,校傑出研究獎

◎國立臺北科技大學,Dr.Shechtman年輕學者獎

│林邑撰

【學歷】

◎國立臺北科技大學電子工程系碩士

目錄
|CHAPTER 00| 環境安裝
0.1 Python安裝
0.2 TensorFlow安裝
0.3 Python擴充套件安裝
0.4 Jupyter Notebook
0.5 GitHub程式碼

|CHAPTER 01| TensorFlow 2.0介紹
1.1 什麼是深度學習?
1.2 建立專案
1.3 TensorFlow介紹
1.4 TensorFlow 2.0更動
1.5 Eager Execution
1.6 Keras
1.7 tf.data

|CHAPTER 02| 迴歸問題
2.1 深度神經網路
2.2 Kaggle介紹
2.3 實驗一:房價預測模型
2.4 TensorBoard介紹
2.5 實驗二:過擬合問題
2.6 參考文獻

|CHAPTER 03| 二元分類問題
3.1 機器學習的四大類別...
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圖書評論 -   評分:
 從學習寫Tensorflow程...
轉載自博客來  極力推薦  2019/10/03
從學習寫Tensorflow程式開始,常上網查資料和購買了幾本書來讀,因為改版 Tensorflow 2.0而讓我接觸到這本書,發現這本書從前面的程式安裝,捲積網路及高階API進階技巧等內容編排,寫得很清楚且完整,內容釐清很多我不清楚的部分,而網路上因為程式剛改版,所以資料雜亂且不完整。所以我很推薦給想學或正在學撰寫 Tensorflow 的人!
 在大學是學java的,對程式邏...
轉載自博客來  極力推薦  2019/09/28
在大學是學java的,對程式邏輯還是有一定了解,但對演算法和資料結構等有種先天的牴觸,近期公司要發展機器學習,真是讓我頭大,自學了一個月沒有甚麼進展,對Linux也是一竅不通,試讀了幾本綁上有名的相關書籍後,終於讓我找到一本有完整觀念講解、實作範例與Windows平台支援的教學書籍,一些名詞如:過擬合、超參數、梯度等都講解得非常詳細,省去了我去上網查閱的時間,並且適時的搭配圖片讓讀者更好意會,程式碼對我這樣的菜鳥也很友善,除了基本交代用途外,也會在一些艱深的語法提供補充說明,目前對於Python語法還不是很熟悉,但在幾個章節的洗禮下來,已經能夠上手簡單的專案,像是物件辨識、圖片分類與預測結果等。
 "這本書使用了非常多...
轉載自博客來  極力推薦  2019/09/27
"這本書使用了非常多的圖片和程式範例來解釋深度學習的理論,
而且使用的是最新的TensorFlow2.0,
這個版本的TensorFlow引入了Keras作為高階API,
使用上十分簡單快速,非常適合剛進入這塊領域的人閱讀。"
 書上的每一個章節都會有一個實驗...
轉載自博客來  極力推薦  2019/09/27
書上的每一個章節都會有一個實驗,
讓我們可以將該章學習到的理論知識,
透過實作練習加以吸收。
而且每一個實作練習都十分有趣,
像是神奇寶貝的對戰預測,
想學深度學習的人看這本書就對了!
 對於想鑽研深度學習領域的人,我...
轉載自博客來  極力推薦  2019/09/26
對於想鑽研深度學習領域的人,我相當推薦這本書。

身為一個剛開始接觸深度學習領域的我,想學習最新的tensorflow技術,
曾經到多間實體書店找過該類的書,然而,我發現這類的書籍並不多,
現場與深度學習有關的書本我都翻開來仔細看過,
所有書本裡面就只有這本書最深得我心。

理由很簡單,他深具 廣度 及 深度。
這是我在其他書本裡看不到的。
書本中觀念講得非常清楚、內容寫得非常完善。
加上它又有大量的範例code可以讓你實作,
重點是它每個範例code是不同的,我覺得非常好,
因為這種時候最需要的就是接觸大量不同的code累積實力。

上述這些,結論就只有一點,
就是如果你有心想投入深度學習,我衷心的推薦這本書給你。

最後,也謝謝作者們,將這本書寫得如此的完善,我由衷的感恩。
 有非常淺顯易懂、深入淺出的說明...
轉載自博客來  極力推薦  2019/09/26
有非常淺顯易懂、深入淺出的說明,並有許多的練習題
推薦對深度學習有興趣的人購買!
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