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1.小白式学习进程:作者本身也是从小白开始入门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上,还是在讲解思路及语言风格上,均适合初学者入门。
2.实战式应用案例:本书实战案例丰富,涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等,从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。
3.高配式体验设计:除了书本中的内容,本书还配套了一个GitHub仓库,提供丰富的实战项目和学习资源,帮助初学者轻松进入人工智能这一前沿的热门领域。
本书是一本阅读起来特别轻松、学习一点都不费劲的TensorFlow入门书。本书基于TensorFlow 2.0版本,从机器学习和TensorFlow的基础开始,针对初学者只选择实际应用中的必需*小知识量,对前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、深度强化学习进行了浅显易懂且快速有效的阐述,其中包括了很多具体的TensorFlow示例,*后一章的项目实战能够教会初学者使用深度学习解决实际问题,从而进入人工智能这一前沿的热门领域。本书适合初学TensorFlow,并且深度学习的理论和实践基础较为薄弱的读者群体,也适合希望了解深度学习的大数据平台工程师,以及对人智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等阅读,特别适合作为高等院校计算机或人工智能专业师生的参考教材。
侯伦青,目前从事人机对话相关的工作。热衷于自然语言处理、机器学习以及深度强化学习相关的研究。
王飞,TensorflowNews 和PytorchChina 社区创始人。目前从事自然语言处理相关的基础算法研究,主要是中文分词,文本分类,数据挖掘。
邓昕,“磐创科技”创始人,主攻深度学习与自然语言处理方向。
史周安,人工智能技术爱好者、实践者与探索者。目前从事弱监督学习、迁移学习与医学图像相关工作。
机器学习是一门内容繁杂的应用型科学,学习曲线陡峭。本书针对初学者,使用TensorFlow 2.0作为框架,理论和实践相结合,由浅入深地介绍了常见的神经网络结构及其应用,并提供了详细的代码实现细节。通过阅读这本书,读者可以快速入门机器学习,掌握核心概念、熟悉 TensorFlow 2.0的使用,并具有一定的实际解决问题的编码能力。
孔晓泉 Google Developer Expert in Machine Learning
本书理论和实践相结合、思路清晰、逻辑严密,把TensorFlow 2.0和深度学习技术非常通俗易懂地展示给读者,配图和语言表达方式也非常接地气,是一本可以让读者把深度学习快速上手、应用到实战项目的宝典。
陈欢 原IBM高级软件工程师,现任蘑菇物联首席架构师
机器学习尤其是深度学习的发展日新月异,初学者面对大量庞杂且时时更新的知识和工具时常常无所适从。本书使用Tensorflow 2.0作为框架,提炼出深度学习的精髓内容,由浅入深地引导读者在掌握理论知识的同时使用新版本的技术工具进行应用实践,是一本既有深度又接地气的好书。
王冠 开源爱好者与技术博主 金融领域数据科学专家
本书通过大量的案例,由浅入深地引导读者对Tensorflow框架进行学习,内容通俗易懂,方便与实际工作结合运用。同时还对深度学习原理、网络框架和Tensorflow代码实现,进行了详细介绍,非常适合对深度学习感兴趣的初学者,以及希望在深度学习领域深入研究的程序员。
李思佳 清华大学硕士 华为大数据应用工程师