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

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出版者出版社：博硕订阅出版社新书快讯新功能介绍

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出版日期出版日期：2017/06/09

语言语言：繁体中文

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发表于2025-01-11

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图书描述

人工智慧时代来临，必须学习的新技术
轻松学会「深度学习」：先学Keras再学TensorFlow

　　★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。

著者信息

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/

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图书目录

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