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用TensorFlow提早進入人工智慧的未來世界

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機器學習深度學習領域參考書 涵蓋TensorFlow1.1的新特性、人臉識別、語音辨識、圖像和語音相結合等熱點一應俱全。

  TensorFlow是Google公司開發的深度學習框架,也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起,深入TensorFlow框架原理、模型構建、原始程式碼分析和網路實現等各個方面。

  全書分為基礎篇、實戰篇和加強篇三部分。

  基礎篇講解人工智慧的入門知識,深度學習的方法,TensorFlow的基礎原理、系統架構、設計理念、程式設計模型、常用API、批次標準化、模型的存儲與載入、佇列與執行緒,實現一個自訂操作,並進行TensorFlow原始程式碼解析,介紹卷積神經網路(CNN)和迴圈神經網路(RNN)的演化發展及其TensorFlow實現、TensorFlow的高級框架等知識。

  實戰篇講解如何用TensorFlow寫一個神經網路程式並介紹TensorFlow實現各種網路(CNN、RNN和自編碼網路等),並對MINIST資料集進行訓練,講解TensorFlow在人臉識別、自然語言處理、圖像和語音的結合、生成式對抗網路等方面的應用。

  加強篇講解TensorFlow的分散式原理、架構、模式、API,還會介紹TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes結合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移動端應用,以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow計算加速等其他特性。附錄中列出一些可供參考的公開資料集,並結合作者的項目經驗介紹項目管理的一些建議。

  本書深入淺出,理論聯繫實際,實戰案例新穎,基於最新的TensorFlow 1.1版本,涵蓋TensorFlow的新特性,非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者。

作者簡介

李嘉璇

  創建TensorFlow交流社區(tf.greatgeekgrace.com),活躍於各大技術社區,知乎程式設計問題回答者。致力於人工智慧的研究,對深度學習框架的架構、源碼分析及在不同領域的應用有濃厚興趣。有過上百篇論文閱讀和深度學習經驗,處理圖像、社交文本資料情感分析、資料採擷經驗,參與過基於深度學習的自動駕駛二維感知系統Hackathon競賽,曾任職百度研發工程師。

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