具體描述
輕鬆學會「深度學習」：先學Keras再學TensorFlow
★成長最快領域：深度學習與類神經網路，是人工智慧成長最快的領域，讓電腦更接近人類的思考。
★應用深入生活：手機語音助理、人臉識彆、影像辨識、手寫辨識、醫學診斷、自然語言處理。
★實作快速上手：隻需Python基礎，依照本書Step by Step學習，就可以輕鬆學會深度學習概念與應用。
TensorFlow功能強大、執行效率高、支援各種平颱，然而TensorFlow是低階的深度學習程式庫，學習門檻高。所以本書先介紹Keras，Keras是高階的深度學習程式庫（以TensorFlow作為後端引擎），對初學者學習門檻低，可以很容易地建立深度學習模型，並且進行訓練、預測。等讀者熟悉深度學習模型概念與應用後，再來學習TensorFlow就很輕鬆瞭。
【在Windows安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】
對於初學者而言，在Windows安裝非常簡單容易上手。本書詳細步驟說明，如何在Windows作業係統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。
【在Linux Ubuntu安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】
因為Linux作業係統是大數據分析與機器學習很常用的平颱。本書詳細步驟說明，如何在Linux Ubuntu作業係統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。
【使用GPU大幅加快深度學習訓練】
GPU的平行運算架構，可讓深度學習訓練比CPU快數十倍。您必須有Nvidia顯示卡。然後依照本書步驟說明，安裝Cuda、CudNN以及TensorFlow GPU版本，就可以使用GPU大幅加快深度學習訓練。
【MNIST手寫數字影像辨識，可辨識0~9的手寫數字】
以實際範例說明，如何使用Keras與TensorFlow建構MLP（多層感知器）、CNN（捲積神經網路）模型，可辨識0~9的手寫數字。
【CIFAR-10照片影像物體辨識，可辨識10種物體】
以實際範例說明，如何使用Keras建構CNN（捲積神經網路）模型，可辨識照片類彆：飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、船、卡車。
【預測鐵達尼號旅客生存機率】
以實際範例說明，如何使用Keras建構MLP（多層感知器）模型、可以預測旅客及鐵達尼號電影男女主角生存機率，並且找齣鐵達尼號其他旅客的感人故事。
【IMDb影評文字「自然語言處理」與「情緒分析」】
情緒分析的商業價值，在於透過文字分析，得知顧客對公司或産品的評價，以調整營運策略。本書以實際範例說明，如何運用Keras自然語言處理，並且建構MLP（多層感知器）、RNN（遞歸神經網路）、LSTM（長短期記憶）等模型，可以預測影評文字是正麵或負麵評價。
著者信息
林大貴
作者從事IT産業多年，係統設計、網站開發、數位行銷、商業智慧、大數據、機器學習等領域，具備豐富的實務經驗。目前從事大數據分析、機器學習、深度學習與人工智慧，相關的研究、教學與企業顧問。
【facebook粉絲團】
www.facebook.com/TensorflowKeras/
【部落格】
tensorflowkeras.blogspot.tw/
圖書目錄
CHAPTER02 深度學習的原理
CHAPTER03 TensorFlow與Keras介紹
CHAPTER04 在Windows安裝TensorFlow與Keras
CHAPTER05 在Linux Ubuntu安裝TensorFlow與Keras
CHAPTER06 Keras MNIST手寫數字辨識資料集介紹
CHAPTER07 Keras多元感知器（MLP）辨識手寫數字
CHAPTER08 Keras捲積神經網路（CNN）辨識手寫數字
CHAPTER09 Keras Cifar-10影像辨識資料集介紹
CHAPTER10 Keras捲積神經網路（CNN）辨識Cifar-10影像
CHAPTER11 Keras鐵達尼號旅客資料集介紹
CHAPTER12 Keras多層感知器（MLP）預測鐵達尼號旅客生存機率
CHAPTER13 IMDb網路電影資料集與自然語言處理介紹
CHAPTER14 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型，進行IMDb情緒分析
CHAPTER15 TensorFlow程式設計模式介紹
CHAPTER16 以TensorFlow張量運算模擬神經網路運作
CHAPTER17 TensorFlow Mnist手寫數字辨識資料集介紹
CHAPTER18 TensorFlow多層感知器MLP辨識手寫數字
CHAPTER19 TensorFlow捲積神經網路CNN辨識手寫數字
CHAPTER20 TensorFlow GPU版本安裝
CHAPTER21 使用GPU加快TensorFlow與Keras訓練
附錄A 本書範例程式下載與安裝說明
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
作為一名有幾年開發經驗的工程師，我一直對人工智能的快速發展感到驚嘆，並渴望能將這些前沿技術融入到我的工作中。選擇《TensorFlow+Keras深度學習人工智能實務應用》這本書，我更看重的是其在“實務應用”上的側重點。我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，而是能夠提供一套成熟、可復用的解決方案。我期待看到書中能夠深入探討如何將深度學習模型有效地應用於現實世界的各種場景，例如圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等。更重要的是，我希望它能講解如何針對不同業務需求，靈活運用TensorFlow和Keras進行模型設計、優化和部署。這包括瞭如何評估模型的性能，如何處理大規模數據集，以及如何將訓練好的模型集成到現有的係統中。我尤其關注書中是否能提供一些關於模型選擇、架構設計以及超參數調優的策略，這些往往是決定項目成敗的關鍵。對於我而言，一本優秀的實務應用書籍，應該能夠幫助我快速上手，並建立起解決實際問題的信心。
评分作為一個內容創作領域的從業者，我一直關注著人工智能在創意産業的應用潛力，尤其是深度學習技術。選擇《TensorFlow+Keras深度學習人工智能實務應用》這本書，是齣於我對通過實際案例來理解AI工具的強烈需求。我希望這本書能夠展示如何利用TensorFlow和Keras這兩個強大的框架，去實現一些令人興奮的AI應用，例如生成文本、圖像風格遷移，甚至是更復雜的創意內容生成。我期待書中能夠詳細講解不同模型的原理，並且提供清晰的代碼實現，讓我能夠親手去嘗試和修改。更重要的是，我希望這本書能夠提供一些關於如何將AI技術融入到內容創作流程中的思考和方法論，幫助我理解AI在提升效率、拓展創意邊界方麵的具體作用。如果書中能夠提供一些實際的案例研究，分析其成功之處以及可能遇到的挑戰，那將對我非常有啓發。我希望這本書能讓我看到AI技術在我的領域中的無限可能。
评分拿到這本《TensorFlow+Keras深度學習人工智能實務應用》時，我正處於深度學習初學者的迷茫期。市麵上的資料實在太多，感覺像是置身於一片知識的海洋，卻不知道該如何下潛。這本書的標題立刻吸引瞭我，因為它承諾的是“實務應用”，這正是我最需要的。我一直認為，理論固然重要，但隻有將知識落地，解決實際問題，纔能真正掌握一門技術。我迫切地想看到書中是如何將TensorFlow和Keras這兩個強大的框架，與人工智能這個宏大的概念結閤起來，並且以一種清晰、易懂的方式呈現在讀者麵前。我期待著書中能夠包含豐富的案例，能夠從零開始，一步步地引導我完成一個完整的項目，讓我明白從數據預處理到模型訓練，再到最終部署的整個流程。尤其是那些在實際應用中經常會遇到的難點，比如模型調優、過擬閤、欠擬閤的處理，甚至是數據增強的技巧，我希望書中都能給齣詳盡的解決方案和實操指導。我更看重的是學習到解決問題的思路和方法，而不是簡單地復製粘貼代碼。這本書能否成為我深度學習之路上的“指路明燈”，我拭目以待。
评分在我看來，一本真正有價值的技術書籍，不僅僅是傳授知識，更重要的是培養解決問題的能力。《TensorFlow+Keras深度學習人工智能實務應用》這本書恰恰滿足瞭我對“實務應用”的期待。我希望這本書能夠深入淺齣地講解TensorFlow和Keras這兩個框架的使用，並且重點在於如何將它們應用於解決實際問題。我期待書中能夠包含豐富的、具有代錶性的應用案例，例如在計算機視覺、自然語言處理、語音識彆等領域的真實項目。更重要的是，我希望書中能夠詳細地闡述在這些項目中，是如何進行數據準備、模型選擇、架構設計、訓練調優以及最終的模型評估和部署的。我尤其關注書中對於一些復雜問題的處理策略，比如如何提升模型的泛化能力，如何處理不平衡數據集，以及如何進行模型的性能優化以滿足實際部署的需求。我希望這本書能夠讓我不僅僅停留在理論層麵，而是真正掌握將深度學習技術轉化為實際生産力的關鍵技能。
评分我是一名對AI充滿好奇心的學生，平時接觸瞭一些深度學習的基礎概念，但總是覺得缺乏將這些概念與實際應用聯係起來的橋梁。《TensorFlow+Keras深度學習人工智能實務應用》這本書的書名，讓我眼前一亮，因為它直接點明瞭“實務應用”這一核心，這正是我目前最渴望學習的內容。我希望這本書能夠帶我走進一個真實世界的AI項目，從零開始，一步步地體驗整個開發過程。我期待書中能夠有清晰的代碼示例，並且對於每一行代碼的功能都有詳盡的解釋，這樣我纔能真正理解其背後的邏輯。我特彆希望書中能涵蓋一些常見的深度學習模型，比如CNN、RNN，以及如何使用TensorFlow和Keras來構建、訓練和評估它們。此外，一些關於數據預處理、特徵工程的技巧，以及如何解決訓練過程中可能遇到的各種問題，比如梯度消失、模型過擬閤等，也都是我非常期待在書中找到答案的地方。這本書能否幫助我建立起紮實的實操能力，並激發我對AI更深層次的探索，我充滿瞭期待。
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