TensorFlow项目式案例实战

TensorFlow项目式案例实战
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2020-01
ISBN: 9787561865934
定价: 55.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 222页
  •   《TensorFlow项目式案例实战》由八个项目组成,详细讲解了TensorFlow项目从“入门”到“应用”的过程。项目一至项目六主要对“TensorFlow依赖模块”“非线性回归”“机器学习”“卷积神经网络”“TensorFlow数据可视化”“MNIST数字识别可视化”“循环神经网络”等知识进行了讲述,通过项目一至项目六的学习,可以使读者掌握TensorFlowr基础知识,了解典型的应用框架。项目七主要讲解了强化学习和自编码知识。项目八对TensorFlow的高级框架进行了拓展学习。通过TensorFlow项目开发所需的基础知识与应用框架,使读者掌握TensorFlow项目开发的基本操作,具有独立完成TensorFlow项目开发的能力。
      《TensorFlow项目式案例实战》知识全面、内容清晰、案例丰富,从基础开始讲解TensorFlow在深度学习、神经网络模型搭建与应用方面的知识,由浅入深,结合企业项目开发思路,深入融合人工智能TensorFlow企业案例,锻炼读者的项目开发思维,提升读者的综合应用能力。 项目一 初识TensorFlow
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 人工智能概述
    技能点2 深度学习入门方法
    技能点3 TensorFlow概述
    技能点4 TensorFlow安装
    技能点5 TensorFlow依赖模块
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目二 非线性回归
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 数据流图
    技能点2 张量
    技能点3 操作
    技能点4 会话
    技能点5 Variable变量
    技能点6 Placeholder传入值
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目三 机器学习
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 机器学习基础
    技能点2 回归与分类
    技能点3 激励函数与优化方法
    技能点4 神经网络模型存储与加载
    技能点5 BP神经网络
    技能点6 MNIST数据集简介
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目四 图像识别与卷积神经网络
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 卷积神经网络简介
    技能点2 卷积神经网络常用结构
    技能点3 经典卷积神经网络模型
    技能点4 卷积神经网络实现MNIST数字识别
    技能点5 图像数据处理
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目五 MNIST数字识别可视化
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 PlayGround基础入门
    技能点2 TensorBoard基础入门
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目六 时间序列预测与循环神经网络
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 循环神经网络简介
    技能点2 词向量Word2Vec模型
    技能点3 长短时记忆网络模型
    技能点4 循环神经网络发展
    技能点5 循环神经网络实现MNIST数字识别
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目七 强化学习与自编码
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 强化学习
    技能点2 自编码
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目八 TensorFlow高级框架
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 TFLeam框架
    技能点2 Keras框架
    技能点3 TensorFlow.js框架
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题
  • 内容简介:
      《TensorFlow项目式案例实战》由八个项目组成,详细讲解了TensorFlow项目从“入门”到“应用”的过程。项目一至项目六主要对“TensorFlow依赖模块”“非线性回归”“机器学习”“卷积神经网络”“TensorFlow数据可视化”“MNIST数字识别可视化”“循环神经网络”等知识进行了讲述,通过项目一至项目六的学习,可以使读者掌握TensorFlowr基础知识,了解典型的应用框架。项目七主要讲解了强化学习和自编码知识。项目八对TensorFlow的高级框架进行了拓展学习。通过TensorFlow项目开发所需的基础知识与应用框架,使读者掌握TensorFlow项目开发的基本操作,具有独立完成TensorFlow项目开发的能力。
      《TensorFlow项目式案例实战》知识全面、内容清晰、案例丰富,从基础开始讲解TensorFlow在深度学习、神经网络模型搭建与应用方面的知识,由浅入深,结合企业项目开发思路,深入融合人工智能TensorFlow企业案例,锻炼读者的项目开发思维,提升读者的综合应用能力。
  • 目录:
    项目一 初识TensorFlow
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 人工智能概述
    技能点2 深度学习入门方法
    技能点3 TensorFlow概述
    技能点4 TensorFlow安装
    技能点5 TensorFlow依赖模块
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目二 非线性回归
    学习目标
    学习路径
    任务描述
    任务技能
    技能点1 数据流图
    技能点2 张量
    技能点3 操作
    技能点4 会话
    技能点5 Variable变量
    技能点6 Placeholder传入值
    任务实施
    任务拓展
    任务总结
    英语角
    任务习题

    项目三 机器学习
    学习目标
    学习路径
    任务描述
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    技能点1 机器学习基础
    技能点2 回归与分类
    技能点3 激励函数与优化方法
    技能点4 神经网络模型存储与加载
    技能点5 BP神经网络
    技能点6 MNIST数据集简介
    任务实施
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