TensorFlow 与 Keras：Python 深度学习应用实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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数学忘光光，人工智慧原理看不懂？
　　→ 大量的【图解说明】让你秒懂运作原理

　　用相同资料集，训练好的模型准确率比别人低很多？
　　→ 【举一反三不死背】，教你用最适当的演算法调整模型

　　手上一堆资料，但要怎么餵给神经网路？
　　→ 解说各种类型资料的【预处理手法】

　　本书秉持「先图解、再实作，而后实务应用」的精神，带你实际使用
　　Python 3 + TensorFlow + Keras，训练自己的深度学习模型

　　深度学习是一种「实现机器学习的技术」，能够利用如人类大脑功能般的「类神经网路」，处理如视觉、听觉等感知问题，从学习中更新权重与偏向量进行学习，最后进行分类或预测。学会各种神经网路的类型后，教导读者懂得调校神经网路和转移学习目标，让读者能够真正建构出属于自己的神经网路模型。

　　书中的资料与范例中，将运用到：
　　■ MLP 多层感知器 - 进行糖尿病、鸢尾花的多元分类预测
　　■ MLP 多层感知器 - 进行房价的回归预测
　　■ CNN 卷积神经网路 - 进行彩色图片的分类
　　■ LSTM 长短期记忆神经网路 - 进行股价预测
　　■ RNN 循环神经网路、LSTM、GRU 闸门循环单元神经网路 - 进行影评的情绪分析
　　还有手写辨识预测、自编码器 AE、主题分类等大量范例实作！

本书特色

　　◎ 人工智慧、机器学习、深度学习的基础
　　◎ 从最基础的神经网路建构
　　◎ 最具突破性的卷积神经网路实战与应用
　　◎ 处理自然语言等具序列性资料的循环神经网路
　　◎ 建构并调整自己的神经网路模型
　　◎ 神经网路的模型视觉化、共享与输出

 

好的，这是一份不涉及《TensorFlow 与 Keras：Python 深度学习应用实务》内容，但字数约1500字的图书简介，侧重于介绍深度学习与人工智能领域其他核心概念和实践： --- 洞悉现代计算的基石：从理论到实践的算法革新 本书致力于为渴望理解和掌握现代计算核心驱动力——算法与数据结构——的专业人士和爱好者提供一份全面、深入的指南。我们不再聚焦于特定框架的实现细节，而是将目光投向支撑起整个信息技术大厦的那些基础性、普适性的数学原理与计算范式。 在数字化的浪潮席卷一切的今天，无论是金融风控、生物信息分析、自动驾驶，还是日常的搜索引擎优化，背后都隐藏着复杂而精妙的算法设计。本书旨在揭示这些“幕后英雄”的工作机制，帮助读者建立起坚实的理论基础，从而在面对任何新技术范式时，都能迅速抓住其本质。 第一部分：计算的本质——算法与效率的哲学 本部分深入探讨了算法设计与分析的基石。我们首先从计算复杂性理论出发，阐释时间与空间复杂度的严格定义，并带领读者穿越P、NP、NP-完全等核心概念的迷雾。理解这些，是评估任何计算方案可行性的前提。 随后，我们将系统回顾和剖析经典算法范式。分治策略不再仅仅是排序，而是如何解决分摊成本的优化问题；贪心算法的适用边界与陷阱何在；动态规划如何通过记忆化来避免冗余计算，实现全局最优解。我们会结合实际的工程案例，例如高效的图遍历算法（Dijkstra, A）在路径规划中的应用，以及线性规划在资源分配模型中的地位。 一个核心章节将专门探讨概率论与数理统计在算法中的角色。随机化算法，如蒙特卡洛方法，如何在牺牲确定性的前提下，换取更高的计算效率？贝叶斯推断如何被用于构建可靠的决策模型？这些内容将为读者理解现代数据驱动型算法打下坚实的统计学基础。 第二部分：数据结构的演进与现代存储架构 数据是新时代的石油，而数据结构则是提炼和使用这些石油的工具。本书将超越传统线性结构（数组、链表），着重分析为处理海量、非结构化数据而生的先进结构。 我们将详细解析树形结构的现代变体：B树及其变种（如B+树）如何成为数据库索引的核心，它们如何平衡磁盘I/O与查询速度的矛盾；红黑树和AVL树在保证动态平衡方面的精妙设计。 图（Graph）结构将获得专门的篇幅。在社交网络分析、交通网络优化、知识图谱构建等领域，高效的图处理算法至关重要。我们不仅会分析图的表示方法（邻接矩阵与邻接表），还将深入探讨图嵌入技术的数学原理，即如何将高维、离散的图结构映射到低维连续空间中进行计算。 此外，我们关注到内存层级结构对性能的巨大影响。缓存一致性、内存局部性原理如何指导我们优化代码结构，避免昂贵的系统调用和内存访问延迟。 第三部分：优化理论与求解方法论 现代工程实践本质上是一个优化问题的集合。本书的第三部分聚焦于如何系统地找到最优解。 我们将从连续优化（如梯度下降法的数学收敛性分析、牛顿法与拟牛顿法的迭代机制）入手，探讨求解非线性方程组的稳定方法。这部分内容独立于任何特定的深度学习框架，而是探讨优化算法本身对参数空间和目标函数的几何理解。 组合优化是解决离散决策问题的关键。我们将探讨经典的旅行商问题（TSP）的近似算法（如启发式搜索），以及如何利用整数规划来解决调度和分配难题。 特别值得一提的是，本部分将详细介绍稀疏性与正则化的思想。L1和L2范数在模型简化和防止过拟合中的作用，其背后的数学动机是什么？这些优化技巧是构建鲁棒系统的通用语言。 第四部分：高性能计算与并行化策略 在多核CPU和GPU成为标配的今天，算法的效率不再仅取决于时间复杂度，更取决于其可并行性。 本书将系统梳理并行计算模型，包括SIMD（单指令多数据）、MIMD（多指令多数据）的概念，并探讨如何设计算法以充分利用现代处理器架构。我们将剖析任务并行与数据并行的适用场景，以及如何在多线程环境下安全地管理共享资源（如锁、信号量、无锁数据结构）。 此外，针对大规模数据处理，分布式计算的框架思想（如MapReduce的原理与局限性）将被作为案例进行分析，帮助读者理解如何在计算资源受限或数据量过大的情况下，分解问题并聚合结果。 --- 本书的目标读者是： 希望从根本上理解数据科学和人工智能“引擎”的工程师。 需要设计或优化复杂系统核心逻辑的软件架构师。 对算法的理论深度和工程实现细节同样感兴趣的计算机科学学生。 通过阅读本书，您将获得一套跨越编程语言和特定库的通用技能包，使您能够以更深刻的洞察力去评估、选择和设计下一代计算解决方案。我们关注的，是计算思想本身的力量。

第一篇 人工智慧与深度学习的基础
第 1 章 认识人工智慧与机器学习
第 2 章 建构 TensorFlow 与 Keras 开发环境
第 3 章 深度学习的基础

第二篇 多层感知器：回归与分类问题
第 4 章 图解神经网路–多层感知器 (MLP)
第 5 章 打造你的神经网路 - 多层感知器
第 6 章 多层感知器的实作案例

第三篇 卷积神经网路：电脑视觉
第 7 章 图解卷积神经网路 (CNN)
第 8 章 打造你的卷积神经网路
第 9 章 卷积神经网路的实作案例

第四篇 循环神经网路：自然语言处理
第 10 章 图解 RNN、LSTM 和 GRU 神经网路
第 11 章 打造你的循环神经网路
第 12 章 循环神经网路的实作案例

第五篇 建构出你自己的深度学习模型
第 13 章 资料预处理与资料增强
第 14 章 调校你的深度学习模型
第 15 章 预训练模型与转移学习
第 16 章 Functional API 与模型视觉化
附录 A Python 程式语言与开发环境建立
附录 B TensorFlow GPU 版本的安装与使用

评分☆☆☆☆☆

从书架上拿起这本书，它厚实的手感和精美的装帧就传递出一种“硬核”的专业感。我之前接触过一些深度学习的入门书籍，但往往因为理论过于抽象或者代码示例不够实用而难以深入。这本书的标题“应用实务”直接击中了我，我需要的是一本能够让我快速上手，并将所学知识转化为实际项目能力的教材。我特别关注书中对 TensorFlow 和 Keras API 的讲解是否详尽，以及是否能够覆盖到我可能遇到的各种开发场景。例如，书中对于模型保存、加载，以及如何进行模型迁移学习的讲解是否足够清晰？我希望能通过这本书了解到如何构建一个完整的深度学习项目流程，包括数据收集、模型设计、训练优化到最终的部署。我设想，通过阅读这本书，我能够自信地运用 TensorFlow 和 Keras 来解决实际的工程问题，而不是仅仅停留在概念的理解上。对我来说，一本好的技术书籍，其价值在于它能够赋予我解决实际问题的能力，这本书显然具备这样的潜质。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的第一感觉就是“实用主义”的风格。它没有华丽的辞藻，也没有冗余的理论阐述，而是直奔主题，告诉你如何使用 TensorFlow 和 Keras 来解决实际的深度学习问题。我特别看重的是书中是否能够提供一些“开箱即用”的代码模板，以及在遇到常见问题时，如何快速找到解决方案。我希望通过这本书，能够深入理解 TensorFlow 和 Keras 的工作原理，并且能够灵活地运用它们来构建各种类型的深度学习模型，包括但不限于分类、回归、生成等任务。我一直觉得，学习深度学习，最终还是要回归到代码，回归到解决问题的能力。这本书的副标题“Python 深度学习应用实务”让我对它充满了信心，我期待它能够像一本操作手册一样，在我遇到困难时，能够为我提供清晰的指引，帮助我顺利地完成我的深度学习项目。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就散发着一种专业且实用的气息，深蓝色的背景搭配醒目的黄色书名，让人一眼就能感受到这是一本关于深度学习的实操指南。在翻阅之前，我对它寄予了厚望，希望它能像一个经验丰富的向导，带领我穿越深度学习的复杂领域。尤其是“Python 深度学习应用实务”这个副标题，更是直击我痛点，我需要的不是晦涩的理论推导，而是能够直接应用于实际项目中的方法和技巧。我一直在寻找一本能够清晰讲解 TensorFlow 和 Keras 这两大主流深度学习框架的著作，并且能通过丰富的代码示例来巩固理解。虽然我还没有深入阅读，但从目录结构和前言的概述来看，它似乎涵盖了从基础概念到高级应用的完整流程，这让我对接下来的学习之旅充满了期待。我尤其关注书中是否会讲解如何有效地进行模型训练、评估和调优，以及如何处理真实世界中常见的数据问题，比如缺失值、不平衡数据等。如果它能提供一些关于部署模型到实际生产环境的建议，那就更锦上添花了。总而言之，这本书在我心中已经占有一个重要的位置，我迫不及待地想开始我的阅读和实践。

评分☆☆☆☆☆

这本《TensorFlow 与 Keras：Python 深度学习应用实务》给我的第一印象是，它非常注重实践性。打开书页，一股严谨而又亲切的学术氛围扑面而来。书中的案例选择似乎都紧扣当前人工智能领域的热点应用，例如图像识别、自然语言处理等，这让我感到非常振奋，因为我正是对这些方向感兴趣。我最看重的是书中是否能够提供清晰、易于理解的代码片段，并附带详细的解释，让我能够一步步地跟着操作，而不是仅仅停留在理论层面。我希望这本书能够帮助我掌握如何在 TensorFlow 和 Keras 中构建、训练和评估各种类型的神经网络模型，从简单的多层感知机到复杂的卷积神经网络和循环神经网络。另外，如果书中能介绍一些数据预处理和特征工程的最佳实践，以及如何使用可视化工具来理解模型行为，那将会极大地提升我的学习效率。我一直觉得，学习深度学习不仅是学习框架的使用，更是培养一种解决问题的思维方式，我期望这本书能够在这方面给予我启迪。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《TensorFlow 与 Keras：Python 深度学习应用实务》时，我脑海中浮现的是它能够成为我深度学习道路上的“通关秘籍”。我一直以来对深度学习抱有浓厚的兴趣，也尝试过一些其他的学习资源，但总觉得缺乏一个系统性的、以实践为导向的指导。这本书的出现，让我觉得我的学习路径终于有了明确的方向。我期望它不仅能让我掌握 TensorFlow 和 Keras 的基本语法和核心概念，更重要的是，能够引导我理解如何在实际项目中有效地应用这些工具。我非常好奇书中是否会涉及一些前沿的深度学习模型和技术，例如Transformer、GANs等等，并且是否能提供如何在这些模型上进行调优的技巧。对于我这样的读者来说，能够看到将复杂的理论转化为可执行的代码，并应用于解决真实世界的问题，是学习的最大动力。我希望这本书能够填补我在理论与实践之间的鸿沟，让我能够真正地“玩转”深度学习。