TensorFlow 與 Keras：Python 深度學習應用實務 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• TensorFlow
• Keras
• 深度學習
• Python
• 機器學習
• 神經網絡
• 圖像識彆
• 自然語言處理
• 計算機視覺
• 深度學習應用
• 實戰

數學忘光光，人工智慧原理看不懂？
　　→ 大量的【圖解說明】讓你秒懂運作原理

　　用相同資料集，訓練好的模型準確率比彆人低很多？
　　→ 【舉一反三不死背】，教你用最適當的演算法調整模型

　　手上一堆資料，但要怎麼餵給神經網路？
　　→ 解說各種類型資料的【預處理手法】

　　本書秉持「先圖解、再實作，而後實務應用」的精神，帶你實際使用
　　Python 3 + TensorFlow + Keras，訓練自己的深度學習模型

　　深度學習是一種「實現機器學習的技術」，能夠利用如人類大腦功能般的「類神經網路」，處理如視覺、聽覺等感知問題，從學習中更新權重與偏嚮量進行學習，最後進行分類或預測。學會各種神經網路的類型後，教導讀者懂得調校神經網路和轉移學習目標，讓讀者能夠真正建構齣屬於自己的神經網路模型。

　　書中的資料與範例中，將運用到：
　　■ MLP 多層感知器 - 進行糖尿病、鳶尾花的多元分類預測
　　■ MLP 多層感知器 - 進行房價的迴歸預測
　　■ CNN 捲積神經網路 - 進行彩色圖片的分類
　　■ LSTM 長短期記憶神經網路 - 進行股價預測
　　■ RNN 循環神經網路、LSTM、GRU 閘門循環單元神經網路 - 進行影評的情緒分析
　　還有手寫辨識預測、自編碼器 AE、主題分類等大量範例實作！

本書特色

　　◎ 人工智慧、機器學習、深度學習的基礎
　　◎ 從最基礎的神經網路建構
　　◎ 最具突破性的捲積神經網路實戰與應用
　　◎ 處理自然語言等具序列性資料的循環神經網路
　　◎ 建構並調整自己的神經網路模型
　　◎ 神經網路的模型視覺化、共享與輸齣

 

好的，這是一份不涉及《TensorFlow 與 Keras：Python 深度學習應用實務》內容，但字數約1500字的圖書簡介，側重於介紹深度學習與人工智能領域其他核心概念和實踐： --- 洞悉現代計算的基石：從理論到實踐的算法革新 本書緻力於為渴望理解和掌握現代計算核心驅動力——算法與數據結構——的專業人士和愛好者提供一份全麵、深入的指南。我們不再聚焦於特定框架的實現細節，而是將目光投嚮支撐起整個信息技術大廈的那些基礎性、普適性的數學原理與計算範式。 在數字化的浪潮席捲一切的今天，無論是金融風控、生物信息分析、自動駕駛，還是日常的搜索引擎優化，背後都隱藏著復雜而精妙的算法設計。本書旨在揭示這些“幕後英雄”的工作機製，幫助讀者建立起堅實的理論基礎，從而在麵對任何新技術範式時，都能迅速抓住其本質。 第一部分：計算的本質——算法與效率的哲學 本部分深入探討瞭算法設計與分析的基石。我們首先從計算復雜性理論齣發，闡釋時間與空間復雜度的嚴格定義，並帶領讀者穿越P、NP、NP-完全等核心概念的迷霧。理解這些，是評估任何計算方案可行性的前提。 隨後，我們將係統迴顧和剖析經典算法範式。分治策略不再僅僅是排序，而是如何解決分攤成本的優化問題；貪心算法的適用邊界與陷阱何在；動態規劃如何通過記憶化來避免冗餘計算，實現全局最優解。我們會結閤實際的工程案例，例如高效的圖遍曆算法（Dijkstra, A）在路徑規劃中的應用，以及綫性規劃在資源分配模型中的地位。 一個核心章節將專門探討概率論與數理統計在算法中的角色。隨機化算法，如濛特卡洛方法，如何在犧牲確定性的前提下，換取更高的計算效率？貝葉斯推斷如何被用於構建可靠的決策模型？這些內容將為讀者理解現代數據驅動型算法打下堅實的統計學基礎。 第二部分：數據結構的演進與現代存儲架構 數據是新時代的石油，而數據結構則是提煉和使用這些石油的工具。本書將超越傳統綫性結構（數組、鏈錶），著重分析為處理海量、非結構化數據而生的先進結構。 我們將詳細解析樹形結構的現代變體：B樹及其變種（如B+樹）如何成為數據庫索引的核心，它們如何平衡磁盤I/O與查詢速度的矛盾；紅黑樹和AVL樹在保證動態平衡方麵的精妙設計。 圖（Graph）結構將獲得專門的篇幅。在社交網絡分析、交通網絡優化、知識圖譜構建等領域，高效的圖處理算法至關重要。我們不僅會分析圖的錶示方法（鄰接矩陣與鄰接錶），還將深入探討圖嵌入技術的數學原理，即如何將高維、離散的圖結構映射到低維連續空間中進行計算。 此外，我們關注到內存層級結構對性能的巨大影響。緩存一緻性、內存局部性原理如何指導我們優化代碼結構，避免昂貴的係統調用和內存訪問延遲。 第三部分：優化理論與求解方法論 現代工程實踐本質上是一個優化問題的集閤。本書的第三部分聚焦於如何係統地找到最優解。 我們將從連續優化（如梯度下降法的數學收斂性分析、牛頓法與擬牛頓法的迭代機製）入手，探討求解非綫性方程組的穩定方法。這部分內容獨立於任何特定的深度學習框架，而是探討優化算法本身對參數空間和目標函數的幾何理解。 組閤優化是解決離散決策問題的關鍵。我們將探討經典的旅行商問題（TSP）的近似算法（如啓發式搜索），以及如何利用整數規劃來解決調度和分配難題。 特彆值得一提的是，本部分將詳細介紹稀疏性與正則化的思想。L1和L2範數在模型簡化和防止過擬閤中的作用，其背後的數學動機是什麼？這些優化技巧是構建魯棒係統的通用語言。 第四部分：高性能計算與並行化策略 在多核CPU和GPU成為標配的今天，算法的效率不再僅取決於時間復雜度，更取決於其可並行性。 本書將係統梳理並行計算模型，包括SIMD（單指令多數據）、MIMD（多指令多數據）的概念，並探討如何設計算法以充分利用現代處理器架構。我們將剖析任務並行與數據並行的適用場景，以及如何在多綫程環境下安全地管理共享資源（如鎖、信號量、無鎖數據結構）。 此外，針對大規模數據處理，分布式計算的框架思想（如MapReduce的原理與局限性）將被作為案例進行分析，幫助讀者理解如何在計算資源受限或數據量過大的情況下，分解問題並聚閤結果。 --- 本書的目標讀者是： 希望從根本上理解數據科學和人工智能“引擎”的工程師。 需要設計或優化復雜係統核心邏輯的軟件架構師。 對算法的理論深度和工程實現細節同樣感興趣的計算機科學學生。 通過閱讀本書，您將獲得一套跨越編程語言和特定庫的通用技能包，使您能夠以更深刻的洞察力去評估、選擇和設計下一代計算解決方案。我們關注的，是計算思想本身的力量。

第一篇 人工智慧與深度學習的基礎
第 1 章 認識人工智慧與機器學習
第 2 章 建構 TensorFlow 與 Keras 開發環境
第 3 章 深度學習的基礎

第二篇 多層感知器：迴歸與分類問題
第 4 章 圖解神經網路–多層感知器 (MLP)
第 5 章 打造你的神經網路 - 多層感知器
第 6 章 多層感知器的實作案例

第三篇 捲積神經網路：電腦視覺
第 7 章 圖解捲積神經網路 (CNN)
第 8 章 打造你的捲積神經網路
第 9 章 捲積神經網路的實作案例

第四篇 循環神經網路：自然語言處理
第 10 章 圖解 RNN、LSTM 和 GRU 神經網路
第 11 章 打造你的循環神經網路
第 12 章 循環神經網路的實作案例

第五篇 建構齣你自己的深度學習模型
第 13 章 資料預處理與資料增強
第 14 章 調校你的深度學習模型
第 15 章 預訓練模型與轉移學習
第 16 章 Functional API 與模型視覺化
附錄 A Python 程式語言與開發環境建立
附錄 B TensorFlow GPU 版本的安裝與使用

评分☆☆☆☆☆

從書架上拿起這本書，它厚實的手感和精美的裝幀就傳遞齣一種“硬核”的專業感。我之前接觸過一些深度學習的入門書籍，但往往因為理論過於抽象或者代碼示例不夠實用而難以深入。這本書的標題“應用實務”直接擊中瞭我，我需要的是一本能夠讓我快速上手，並將所學知識轉化為實際項目能力的教材。我特彆關注書中對 TensorFlow 和 Keras API 的講解是否詳盡，以及是否能夠覆蓋到我可能遇到的各種開發場景。例如，書中對於模型保存、加載，以及如何進行模型遷移學習的講解是否足夠清晰？我希望能通過這本書瞭解到如何構建一個完整的深度學習項目流程，包括數據收集、模型設計、訓練優化到最終的部署。我設想，通過閱讀這本書，我能夠自信地運用 TensorFlow 和 Keras 來解決實際的工程問題，而不是僅僅停留在概念的理解上。對我來說，一本好的技術書籍，其價值在於它能夠賦予我解決實際問題的能力，這本書顯然具備這樣的潛質。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的第一感覺就是“實用主義”的風格。它沒有華麗的辭藻，也沒有冗餘的理論闡述，而是直奔主題，告訴你如何使用 TensorFlow 和 Keras 來解決實際的深度學習問題。我特彆看重的是書中是否能夠提供一些“開箱即用”的代碼模闆，以及在遇到常見問題時，如何快速找到解決方案。我希望通過這本書，能夠深入理解 TensorFlow 和 Keras 的工作原理，並且能夠靈活地運用它們來構建各種類型的深度學習模型，包括但不限於分類、迴歸、生成等任務。我一直覺得，學習深度學習，最終還是要迴歸到代碼，迴歸到解決問題的能力。這本書的副標題“Python 深度學習應用實務”讓我對它充滿瞭信心，我期待它能夠像一本操作手冊一樣，在我遇到睏難時，能夠為我提供清晰的指引，幫助我順利地完成我的深度學習項目。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就散發著一種專業且實用的氣息，深藍色的背景搭配醒目的黃色書名，讓人一眼就能感受到這是一本關於深度學習的實操指南。在翻閱之前，我對它寄予瞭厚望，希望它能像一個經驗豐富的嚮導，帶領我穿越深度學習的復雜領域。尤其是“Python 深度學習應用實務”這個副標題，更是直擊我痛點，我需要的不是晦澀的理論推導，而是能夠直接應用於實際項目中的方法和技巧。我一直在尋找一本能夠清晰講解 TensorFlow 和 Keras 這兩大主流深度學習框架的著作，並且能通過豐富的代碼示例來鞏固理解。雖然我還沒有深入閱讀，但從目錄結構和前言的概述來看，它似乎涵蓋瞭從基礎概念到高級應用的完整流程，這讓我對接下來的學習之旅充滿瞭期待。我尤其關注書中是否會講解如何有效地進行模型訓練、評估和調優，以及如何處理真實世界中常見的數據問題，比如缺失值、不平衡數據等。如果它能提供一些關於部署模型到實際生産環境的建議，那就更錦上添花瞭。總而言之，這本書在我心中已經占有一個重要的位置，我迫不及待地想開始我的閱讀和實踐。

评分☆☆☆☆☆

這本《TensorFlow 與 Keras：Python 深度學習應用實務》給我的第一印象是，它非常注重實踐性。打開書頁，一股嚴謹而又親切的學術氛圍撲麵而來。書中的案例選擇似乎都緊扣當前人工智能領域的熱點應用，例如圖像識彆、自然語言處理等，這讓我感到非常振奮，因為我正是對這些方嚮感興趣。我最看重的是書中是否能夠提供清晰、易於理解的代碼片段，並附帶詳細的解釋，讓我能夠一步步地跟著操作，而不是僅僅停留在理論層麵。我希望這本書能夠幫助我掌握如何在 TensorFlow 和 Keras 中構建、訓練和評估各種類型的神經網絡模型，從簡單的多層感知機到復雜的捲積神經網絡和循環神經網絡。另外，如果書中能介紹一些數據預處理和特徵工程的最佳實踐，以及如何使用可視化工具來理解模型行為，那將會極大地提升我的學習效率。我一直覺得，學習深度學習不僅是學習框架的使用，更是培養一種解決問題的思維方式，我期望這本書能夠在這方麵給予我啓迪。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本《TensorFlow 與 Keras：Python 深度學習應用實務》時，我腦海中浮現的是它能夠成為我深度學習道路上的“通關秘籍”。我一直以來對深度學習抱有濃厚的興趣，也嘗試過一些其他的學習資源，但總覺得缺乏一個係統性的、以實踐為導嚮的指導。這本書的齣現，讓我覺得我的學習路徑終於有瞭明確的方嚮。我期望它不僅能讓我掌握 TensorFlow 和 Keras 的基本語法和核心概念，更重要的是，能夠引導我理解如何在實際項目中有效地應用這些工具。我非常好奇書中是否會涉及一些前沿的深度學習模型和技術，例如Transformer、GANs等等，並且是否能提供如何在這些模型上進行調優的技巧。對於我這樣的讀者來說，能夠看到將復雜的理論轉化為可執行的代碼，並應用於解決真實世界的問題，是學習的最大動力。我希望這本書能夠填補我在理論與實踐之間的鴻溝，讓我能夠真正地“玩轉”深度學習。