tensorflow技術(shù)解析與實(shí)戰(zhàn)

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tensorflow技術(shù)解析與實(shí)戰(zhàn)電子書(shū)介紹

全書(shū)分為基礎(chǔ)篇、實(shí)戰(zhàn)篇和提高篇三部分。

基礎(chǔ)篇講解人工智能的入門(mén)知識(shí)，深度學(xué)習(xí)的方法，TensorFlow的基礎(chǔ)原理、系統(tǒng)架構(gòu)、設(shè)計(jì)理念、編程模型、常用API、批標(biāo)準(zhǔn)化、模型的存儲(chǔ)與加載、隊(duì)列與線程，實(shí)現(xiàn)一個(gè)自定義操作，并進(jìn)行TensorFlow源代碼解析，介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的演化發(fā)展及其TensorFlow實(shí)現(xiàn)、TensorFlow的高級(jí)框架等知識(shí)；

實(shí)戰(zhàn)篇講解如何用TensorFlow寫(xiě)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序并介紹TensorFlow實(shí)現(xiàn)各種網(wǎng)絡(luò)（CNN、RNN和自編碼網(wǎng)絡(luò)等）并對(duì)MNIST數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，講解TensorFlow在人臉識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、圖像和語(yǔ)音的結(jié)合、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等方面的應(yīng)用；

提高篇講解TensorFlow的分布式原理、架構(gòu)、模式、API，還會(huì)介紹TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes結(jié)合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移動(dòng)端應(yīng)用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow計(jì)算加速等其他特性。最后，附錄中列出一些可供參考的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，并結(jié)合作者的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)介紹項(xiàng)目管理的一些建議。 

tensorflow技術(shù)解析與實(shí)戰(zhàn)目錄

第一篇　基礎(chǔ)篇

第1章　人工智能概述 2

1.1　什么是人工智能 2

1.2　什么是深度學(xué)習(xí) 5

1.3　深度學(xué)習(xí)的入門(mén)方法 7

1.4　什么是TensorFlow 11

1.5　為什么要學(xué)TensorFlow 12

1.5.1　TensorFlow的特性 14

1.5.2　使用TensorFlow的公司 15

1.5.3　TensorFlow的發(fā)展 16

1.6　機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)賽事 16

1.6.1　ImageNet的ILSVRC 17

1.6.2　Kaggle 18

1.6.3　天池大數(shù)據(jù)競(jìng)賽 19

1.7　國(guó)內(nèi)的人工智能公司 20

1.8　小結(jié) 22

第2章　TensorFlow環(huán)境的準(zhǔn)備 23

2.1　下載TensorFlow 1.1.0 23

2.2　基于pip的安裝 23

2.2.1　Mac OS環(huán)境準(zhǔn)備 24

2.2.2　ubuntu/Linux環(huán)境準(zhǔn)備 25

2.2.3　Windows環(huán)境準(zhǔn)備 25

2.3　基于Java的安裝 28

2.4　從源代碼安裝 29

2.5　依賴的其他模塊 30