TensorFlow+Keras深度学习人工智慧实务应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

图书标签:

• TensorFlow
• Keras
• 深度学习
• 人工智能
• 机器学习
• 实战
• Python
• 神经网络
• 图像识别
• 自然语言处理

　　★成长最快领域：深度学习与类神经网路，是人工智慧成长最快的领域，让电脑更接近人类的思考。
　　★应用深入生活：手机语音助理、人脸识别、影像辨识、手写辨识、医学诊断、自然语言处理。
　　★实作快速上手：只需Python基础，依照本书Step by Step学习，就可以轻松学会深度学习概念与应用。

　　TensorFlow功能强大、执行效率高、支援各种平台，然而TensorFlow是低阶的深度学习程式库，学习门槛高。所以本书先介绍Keras，Keras是高阶的深度学习程式库（以TensorFlow作为后端引擎），对初学者学习门槛低，可以很容易地建立深度学习模型，并且进行训练、预测。等读者熟悉深度学习模型概念与应用后，再来学习TensorFlow就很轻松了。

　　【在Windows安装TensorFlow 1.0＋Keras2.0】
　　对于初学者而言，在Windows安装非常简单容易上手。本书详细步骤说明，如何在Windows作业系统上，安装最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。

　　【在Linux Ubuntu安装TensorFlow 1.0＋Keras2.0】
　　因为Linux作业系统是大数据分析与机器学习很常用的平台。本书详细步骤说明，如何在Linux Ubuntu作业系统上，安装最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。

　　【使用GPU大幅加快深度学习训练】
　　GPU的平行运算架构，可让深度学习训练比CPU快数十倍。您必须有Nvidia显示卡。然后依照本书步骤说明，安装Cuda、CudNN以及TensorFlow GPU版本，就可以使用GPU大幅加快深度学习训练。

　　【MNIST手写数字影像辨识，可辨识0~9的手写数字】
　　以实际范例说明，如何使用Keras与TensorFlow建构MLP（多层感知器）、CNN（卷积神经网路）模型，可辨识0~9的手写数字。

　　【CIFAR-10照片影像物体辨识，可辨识10种物体】
　　以实际范例说明，如何使用Keras建构CNN（卷积神经网路）模型，可辨识照片类别：飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、船、卡车。

　　【预测铁达尼号旅客生存机率】
　　以实际范例说明，如何使用Keras建构MLP（多层感知器）模型、可以预测旅客及铁达尼号电影男女主角生存机率，并且找出铁达尼号其他旅客的感人故事。

　　【IMDb影评文字「自然语言处理」与「情绪分析」】
　　情绪分析的商业价值，在于透过文字分析，得知顾客对公司或产品的评价，以调整营运策略。本书以实际范例说明，如何运用Keras自然语言处理，并且建构MLP（多层感知器）、RNN（递归神经网路）、LSTM（长短期记忆）等模型，可以预测影评文字是正面或负面评价。

深度学习的基石：从理论到实践的全面解析 本书聚焦于当前人工智能领域最热门、最具影响力的技术分支——深度学习。我们不局限于某一特定框架或单一应用场景，而是旨在为读者构建一个全面、深入且结构化的知识体系，使其能够掌握深度学习的核心原理，并将其高效应用于实际工程问题中。 本书的叙事逻辑遵循“理论先行，实践紧随”的原则。我们首先会深入剖析构成现代深度学习模型的数学基础与统计学原理。这包括对线性代数中向量空间、矩阵分解等关键概念的复习与深化，这些是理解神经网络层级结构的基础。随后，我们将详细阐述概率论与信息论在机器学习中的核心地位，特别是最大似然估计（MLE）、最大后验概率（MAP）以及熵、交叉熵等信息度量如何指导模型训练和评估。 第一部分：神经网络的构建与优化 在理论基石之上，我们随即进入神经网络的核心结构。本书不会仅仅罗列网络层，而是会系统地剖析每一种层级结构背后的设计哲学。 全连接网络（FCN）的深入探讨： 我们将详细解析神经元的工作原理——激活函数的选择（如ReLU, Sigmoid, Tanh及其变体）如何影响网络的非线性表达能力，以及梯度消失/爆炸问题在深层网络中产生的根源。优化器部分是本章的重中之重，我们将超越基础的随机梯度下降（SGD），详尽阐述动量法（Momentum）、自适应学习率方法如AdaGrad、RMSProp以及最终确立工业标准的Adam优化器的工作机制、收敛特性及其在不同数据集上的适用性分析。 正则化与泛化能力： 为了确保模型不仅在训练集上表现优异，更能在新数据上保持性能，本书会投入大量篇幅讨论正则化技术。除了L1/L2权重衰减，Dropout机制的随机失活原理及其对贝叶斯模型平均的近似作用将被深入解析。此外，批标准化（Batch Normalization）的引入及其在稳定训练过程、加速收敛方面的巨大贡献，也将被置于核心位置进行讲解。 第二部分：卷积神经网络（CNN）——视觉领域的革命 卷积神经网络是当前计算机视觉领域毋庸置疑的主导力量。本书将从最基础的卷积操作（Stride, Padding, 感受野）开始，逐步构建起一个完整的CNN架构。 经典架构的解构与创新： 我们将对AlexNet、VGGNet、GoogLeNet（Inception模块的结构创新）以及ResNet（残差连接如何解决深层网络退化问题）等里程碑式的网络进行细致的结构剖析。重点将放在理解这些架构中的核心创新点——如何通过更精巧的设计来提高参数效率和模型深度。 高级应用： 本部分不仅限于图像分类。我们将拓展到目标检测领域的基础，例如对区域提议网络（RPN）的基本概念进行介绍，并简要分析诸如YOLO或Faster R-CNN这类主流框架的设计思想，帮助读者理解从“识别物体在哪里”到“精确定位物体”的演进路径。同时，图像分割中的U-Net结构及其在生物医学图像分析中的应用价值也将被纳入讨论范围。 第三部分：循环神经网络（RNN）与序列建模 处理时间序列、文本等序列数据是深度学习的另一大重要应用方向。本书将聚焦于如何使用RNN及其变体来捕捉序列中的依赖关系。 从基础RNN到长短期记忆网络（LSTM）： 我们会清晰阐述标准RNN在处理长期依赖时面临的“记忆遗忘”问题。随后，本书将详尽分解LSTM的内部机制——输入门、遗忘门和输出门如何协同工作，精确控制信息流的保留与遗忘，从而有效克服梯度消失。门控循环单元（GRU）作为LSTM的轻量级替代品，其结构简化与性能折衷也将被一并分析。 注意力机制（Attention）的崛起： 序列建模的范式因注意力机制的引入而发生了根本性的转变。我们将解释注意力机制如何允许模型动态地关注输入序列中最相关的部分，而非依赖固定长度的上下文向量。这为后续的Transformer架构奠定了理解基础。 第四部分：无循环的革命——Transformer架构 Transformer模型，特别是其核心的自注意力机制（Self-Attention），已经成为自然语言处理（NLP）乃至跨模态任务的通用骨干网络。 多头自注意力机制的精妙： 本章将深入剖析Transformer的编码器和解码器结构。重点在于理解“多头”（Multi-Head）的意义，即模型如何从不同的表示子空间学习信息。此外，位置编码（Positional Encoding）在没有循环结构的情况下如何为序列信息提供时序上下文，也将被详尽阐述。 预训练模型的范式转变： 基于Transformer的BERT、GPT等大型预训练模型如何通过海量无标签数据进行掩码语言模型（MLM）或下一句预测（NSP）等任务进行预训练，以及如何通过微调（Fine-tuning）适应下游任务，将是本部分的核心内容。读者将理解这种“预训练-微调”范式如何极大降低特定任务的数据门槛。 第五部分：模型训练、部署与工程实践 理论掌握后，如何高效、稳定地训练模型并将其投入实际使用至关重要。 高效数据处理： 本部分将探讨如何构建高效的数据输入管道，包括数据增强（Data Augmentation）策略的设计、数据加载的最佳实践，以及如何利用并行化技术加速数据预处理过程。 模型评估与可解释性（XAI）： 模型的评估不仅仅是看准确率。我们将讨论更稳健的指标体系，如F1-Score, ROC曲线下的面积（AUC）等，以及交叉验证的正确应用。此外，我们还将介绍模型可解释性技术的基础，如梯度可视化或特征重要性分析，帮助工程师理解“为什么”模型做出了特定的决策。 模型部署考量： 讨论模型在不同环境下的推理优化，包括模型量化（Quantization）以减小模型体积和提高推理速度、模型剪枝（Pruning）以移除冗余连接，以及如何利用高性能计算后端（如特定硬件加速库）来优化生产环境的延迟和吞吐量。 本书旨在为有志于在人工智能领域深耕的工程师、研究人员和高级学生提供一套完整、严谨且具备高度工程实践价值的知识指南，超越框架表层的使用，直击深度学习模型设计的底层逻辑与优化策略。

作者简介

林大贵

　　作者从事IT产业多年，系统设计、网站开发、数位行销、商业智慧、大数据、机器学习等领域，具备丰富的实务经验。目前从事大数据分析、机器学习、深度学习与人工智慧，相关的研究、教学与企业顾问。

　　【facebook粉丝团】
　　www.facebook.com/TensorflowKeras/

　　【部落格】
　　tensorflowkeras.blogspot.tw/

CHAPTER01 人工智慧、机器学习、深度学习介绍
CHAPTER02 深度学习的原理
CHAPTER03 TensorFlow与Keras介绍
CHAPTER04 在Windows安装TensorFlow与Keras
CHAPTER05 在Linux Ubuntu安装TensorFlow与Keras
CHAPTER06 Keras MNIST手写数字辨识资料集介绍
CHAPTER07 Keras多元感知器（MLP）辨识手写数字
CHAPTER08 Keras卷积神经网路（CNN）辨识手写数字
CHAPTER09 Keras Cifar-10影像辨识资料集介绍
CHAPTER10 Keras卷积神经网路（CNN）辨识Cifar-10影像
CHAPTER11 Keras铁达尼号旅客资料集介绍
CHAPTER12 Keras多层感知器（MLP）预测铁达尼号旅客生存机率
CHAPTER13 IMDb网路电影资料集与自然语言处理介绍
CHAPTER14 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型，进行IMDb情绪分析
CHAPTER15 TensorFlow程式设计模式介绍
CHAPTER16 以TensorFlow张量运算模拟神经网路运作
CHAPTER17 TensorFlow Mnist手写数字辨识资料集介绍
CHAPTER18 TensorFlow多层感知器MLP辨识手写数字
CHAPTER19 TensorFlow卷积神经网路CNN辨识手写数字
CHAPTER20 TensorFlow GPU版本安装
CHAPTER21 使用GPU加快TensorFlow与Keras训练
附录A 本书范例程式下载与安装说明

评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本真正有价值的技术书籍，不仅仅是传授知识，更重要的是培养解决问题的能力。《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实务应用》这本书恰恰满足了我对“实务应用”的期待。我希望这本书能够深入浅出地讲解TensorFlow和Keras这两个框架的使用，并且重点在于如何将它们应用于解决实际问题。我期待书中能够包含丰富的、具有代表性的应用案例，例如在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的真实项目。更重要的是，我希望书中能够详细地阐述在这些项目中，是如何进行数据准备、模型选择、架构设计、训练调优以及最终的模型评估和部署的。我尤其关注书中对于一些复杂问题的处理策略，比如如何提升模型的泛化能力，如何处理不平衡数据集，以及如何进行模型的性能优化以满足实际部署的需求。我希望这本书能够让我不仅仅停留在理论层面，而是真正掌握将深度学习技术转化为实际生产力的关键技能。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对AI充满好奇心的学生，平时接触了一些深度学习的基础概念，但总是觉得缺乏将这些概念与实际应用联系起来的桥梁。《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实务应用》这本书的书名，让我眼前一亮，因为它直接点明了“实务应用”这一核心，这正是我目前最渴望学习的内容。我希望这本书能够带我走进一个真实世界的AI项目，从零开始，一步步地体验整个开发过程。我期待书中能够有清晰的代码示例，并且对于每一行代码的功能都有详尽的解释，这样我才能真正理解其背后的逻辑。我特别希望书中能涵盖一些常见的深度学习模型，比如CNN、RNN，以及如何使用TensorFlow和Keras来构建、训练和评估它们。此外，一些关于数据预处理、特征工程的技巧，以及如何解决训练过程中可能遇到的各种问题，比如梯度消失、模型过拟合等，也都是我非常期待在书中找到答案的地方。这本书能否帮助我建立起扎实的实操能力，并激发我对AI更深层次的探索，我充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实务应用》时，我正处于深度学习初学者的迷茫期。市面上的资料实在太多，感觉像是置身于一片知识的海洋，却不知道该如何下潜。这本书的标题立刻吸引了我，因为它承诺的是“实务应用”，这正是我最需要的。我一直认为，理论固然重要，但只有将知识落地，解决实际问题，才能真正掌握一门技术。我迫切地想看到书中是如何将TensorFlow和Keras这两个强大的框架，与人工智能这个宏大的概念结合起来，并且以一种清晰、易懂的方式呈现在读者面前。我期待着书中能够包含丰富的案例，能够从零开始，一步步地引导我完成一个完整的项目，让我明白从数据预处理到模型训练，再到最终部署的整个流程。尤其是那些在实际应用中经常会遇到的难点，比如模型调优、过拟合、欠拟合的处理，甚至是数据增强的技巧，我希望书中都能给出详尽的解决方案和实操指导。我更看重的是学习到解决问题的思路和方法，而不是简单地复制粘贴代码。这本书能否成为我深度学习之路上的“指路明灯”，我拭目以待。

评分☆☆☆☆☆

作为一个内容创作领域的从业者，我一直关注着人工智能在创意产业的应用潜力，尤其是深度学习技术。选择《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实务应用》这本书，是出于我对通过实际案例来理解AI工具的强烈需求。我希望这本书能够展示如何利用TensorFlow和Keras这两个强大的框架，去实现一些令人兴奋的AI应用，例如生成文本、图像风格迁移，甚至是更复杂的创意内容生成。我期待书中能够详细讲解不同模型的原理，并且提供清晰的代码实现，让我能够亲手去尝试和修改。更重要的是，我希望这本书能够提供一些关于如何将AI技术融入到内容创作流程中的思考和方法论，帮助我理解AI在提升效率、拓展创意边界方面的具体作用。如果书中能够提供一些实际的案例研究，分析其成功之处以及可能遇到的挑战，那将对我非常有启发。我希望这本书能让我看到AI技术在我的领域中的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

作为一名有几年开发经验的工程师，我一直对人工智能的快速发展感到惊叹，并渴望能将这些前沿技术融入到我的工作中。选择《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实务应用》这本书，我更看重的是其在“实务应用”上的侧重点。我希望这本书不仅仅是理论的堆砌，而是能够提供一套成熟、可复用的解决方案。我期待看到书中能够深入探讨如何将深度学习模型有效地应用于现实世界的各种场景，例如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。更重要的是，我希望它能讲解如何针对不同业务需求，灵活运用TensorFlow和Keras进行模型设计、优化和部署。这包括了如何评估模型的性能，如何处理大规模数据集，以及如何将训练好的模型集成到现有的系统中。我尤其关注书中是否能提供一些关于模型选择、架构设计以及超参数调优的策略，这些往往是决定项目成败的关键。对于我而言，一本优秀的实务应用书籍，应该能够帮助我快速上手，并建立起解决实际问题的信心。