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- 题名/责任者:
- 深度学习实战:基于TensorFlow 2和Keras/(意) 安东尼奥古利·古利, (印) 阿米塔·卡普尔, (美) 苏吉特·帕尔著 刘尚峰, 刘冰译
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2021.8
- ISBN及定价:
- 978-7-111-68771-9/CNY149.00
- 载体形态项:
- XXI, 457页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm
- 其它题名:
- 基于TensorFlow 2和Keras
- 丛编项:
- 智能系统与技术丛书
- 个人责任者:
- 古利 (Gulli, Antonio) 著
- 个人责任者:
- 卡普尔 (Kapoor, Amita) 著
- 个人责任者:
- 帕尔 (Pal, Sujit) 著
- 个人次要责任者:
- 刘尚峰 译
- 个人次要责任者:
- 刘冰 译
- 学科主题:
- 人工智能
- 学科主题:
- 机器学习
- 学科主题:
- 人工神经网络
- 中图法分类号:
- TP18
- 版本附注:
- 据原书第2版译出
- 出版发行附注:
- 由Packt Publishing授权
- 书目附注:
- 有书目
- 提要文摘附注:
- 本书简洁且全面地介绍了现代神经网络、人工智能和深度学习技术，专门为软件工程师和数据科学家设计。第1章逐步介绍神经网络的基础知识。第2章比较TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.0编程模型。第3章重点介绍回归。第4章介绍卷积神经网络及其在图像处理中的应用。第5章讨论了CNN在图像、视频、音频和文本处理方面的等级应用。第6章重点介绍生成对抗网络。第7章介绍词嵌入。第8章介绍基本嵌入方法的各种扩展。第9章介绍自动编码器。*10章深入研究无监督学习模型。第11章重点介绍强化学习。第12章介绍AutoML。第13章介绍用于移动设备和物联网的TensorFlow的基础知识。第14章讨论了云环境以及如何利用它来训练和部署模型。第15章讨论了深度学习背后的数学。第16章介绍TPU。本书内容丰富，易于理解，示例具有代表性，是学习深度学习指南。
- 使用对象附注:
- 人工智能研究人员
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