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图书介绍


实战TensorFlow x Keras工作现场开发

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著者
出版者 出版社:碁峰 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者 译者: 许郁文
出版日期 出版日期:2019/03/26
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-06

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图书描述

本书是解说以TensorFlow打造深度学习模型的入门书籍,从建构环境开始,并且介绍深度学习、TensorFlow、Keras的基础。接着,则挑战以Keras建构实用的影像处理深度学习模型。一边带着大家了解TensorFlow与Keras的功能,一边带着大家学习可于职场应用的深度学习模型。

  借由本书,您将可以了解:
  .如何建构开发环境
  .TensorFlow的深度学习概念
  .函式库的使用方法
  .简单的分类问题
  .Keras的使用方法
  .如何使用CAE消除杂讯
  .如何建立让黑白照片转换成彩色照片的模型
  .如何建立超高解析度成像
  .如何透过机器学习转换画风
  .如何建置BEGAN自动生成影像
 

著者信息

作者简介

太田满久


  1983年生于东京,长于名古屋。于京都大学基础物理学研究所研究基本粒子理论,2010年取得博士学位。同年以社会新鲜人之姿进入以资料分析为专业的BrainPad公司。进入公司之后,以自身的数学背景负责自然语言处理引擎与推荐演算法的开发,目前负责调查与验证最新的技术,也是TensorFlow User Group Tokyo创始成员、Google Developer Expert(Machine Learning)、日本深度学习协会考试委员。曾经担任《Data Science at the Command Line》日文版(日本欧莱礼)的审校,着有《TensorFlow 活用ガイド》(合着、技术评论社)。

须藤广大

  1991年生于神奈川县。于全世界漂泊一年之后,进入奈良先端科学技术大学研究所专修自然语言处理学,取得资讯工程硕士。
  毕业后,立刻进入BrainPad服务,以机械学习工程师的身份从事深度学习的分析与开发。

黑泽匠雅

  2017年以社会新鲜人的身份进入以资料分析为专业的BrainPad服务。
  2018年,于东京理科大学研究所取得博士学位。

小田大辅

  1980年生于福冈县。自九州艺术工科大学音响设计学科毕业后,进入游戏制作公司从事乐曲、内容制作、游戏程式设计与相关业务,再进入BrainPad公司服务。参与行销、资料谘询这类分析专案之后,目前负责调查行销与资料谘询于AI相关技术专案的应用。
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图书目录

Part 1 基本篇
Chapter 1 机械学习函式库 TensorFlow 与 Keras
Chapter 2 建构开发环境
Chapter 3 透过简单的范例学习 TensorFlow
Chapter 4 神经网路与 Keras
Chapter 5 利用 Keras 建构 CNN
Chapter 6 应用预训练模型
Chapter 7 常用的 Keras 功能

Part 2 应用篇
Chapter 8 使用 CAE 消除杂讯
Chapter 9 自动上色
Chapter 10 超高解析度成像
Chapter 11 转换画风
Chapter 12 影像生成

 

图书序言



  本书的目的是带领大家「体验」利用深度学习执行的影像处理。近年来,深度学习一时之间蔚为风潮,市面上已有不少将理论的部分说得非常清楚的书籍,要应用深度学习,无可避免地也需要建立扎实的理论基础。

  不过尽早掌握「原来深度学习还能做到这种事」、「深度学习只有这点程度吗?」、「深度学习需要这么多资料吗?」、「参数的调整居然这么费工」的感觉,应该也很重要不是吗?

  像工程师一般先接触看看,执行并自订相关的功能之后,再开始学习基础理论,应该也是不错的学习方式。

  本书大致上分成两大部分。

  第一部分说明深度学习TensorFlow、Keras 的基础,第二部分则说明如何撰写影像处理应用的Keras 模型。第一部分仅限于在第二部分带领大家「体验」深度学习的知识,而非无所不包的解说。

  第二部分介绍的是「消除杂讯」、「自动上色」、「超高解析度成像」、「转换画风」、「产生影像」等内容,所有的内容都与让Autoencoder 构造发展的模型有关,所以不管是哪种模型,神经网路的构造都很相似。一个构造能支援多种任务,是深度学习的有趣之处,希望大家也能体会「不同的创意能开发出不同功能」的这种感觉。

  此外,本书所有的范例档与资料都是Jupyter Notebook 格式,可从出版社网站下载。请大家务必执行看看,亲自体验深度学习的奥祕。

图书试读


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