《深度学习:基于Keras的Python实践》[52M]百度网盘|亲测有效|pdf下载
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产品特色
编辑推荐
本书将介绍一种与传统方式不同的学习深度学习的方式;
主要介绍Keras在Python中生成并评估深度学习的模型 ;
本书具有端到端的例子,适合实践,能够快速上手,代码复现容易。
内容简介
《深度学习:基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识,以及使用深度学习解决实际问题,详细介绍了如何构建及优化模型,并针对不同的问题给出不同的解决方案,通过不同的例子展示了在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的深度学习的入门和实践书籍。
《深度学习:基于Keras的Python实践》以实践为导向,使用Keras 作为编程框架,强调简单、快速地上手建立模型,解决实际项目问题。读者可以通过学习本书,迅速上手实践深度学习,并利用深度学习解决实际问题。
《深度学习:基于Keras的Python实践》非常适合于项目经理,有意从事机器学习开发的程序员,以及高校在读相关专业的学生。
作者简介
魏贞原,IBM 高级项目经理,数据分析团队Leader,主要负责银行客户的复杂系统开发。同时是IBMCIC量子计算COE团队的Python 领域专家(Subject Matter Expert),负责量子计算应用的探索工作,对机器学习和深度学习有深入的研究,精通于运用机器学习来解决数据科学的问题。并运营“知之Python”公众号,定期分享 Python 在机器学习和深度学习的实践知识。
精彩书评
深度学习是目前很热的领域之一。迅速上手想必是每个想跨入深度学习开发行列的人关心的问题。本书面向对深度学习算法有一定了解的人群,全面讲解了如何利用 Python 建立、评估并且改善模型。本书中有别于传统书籍的编排方式,循序渐进,对所有知识点均提供了大量的实例,中间穿插了简洁的理论知识介绍,娓娓道来,让读者在实践中迅速上手,达到事半功倍的效果,是掌握 Deep Learning 的必读之作。
—— 张亮,副合伙人,IBM 客户创新中心银行事业部负责人
Watson 是 IBM 在认知计算系统领域内的杰出代表,IBM 在机器学习、深度学习等领域有丰富的理论和实践。本书作者结合 IBM 的先进实践和中国国内热度较高的开源产品,一步一步浅显易懂地讲解如何学习和掌握 Google 的 TensorFlow、微软的 CNTK 和著名 Python 类库 Keras。本书介绍了如何使用阿里云的 GPU 云服务来加速大型深度学习模型的训练,为了让读者可以边读边练,作者把源代码放到了 GitHub 上,方便查阅。详细地介绍了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等理论,并通过手写数字识别、图像识别、情感分析、时间序列预测、影评序列分类、多变量时间序列预测等深度学习热点应用方向,对理论知识进行了详细的介绍和实践应用说明。
本书条理清晰,理论和实践相结合,非常值得阅读。
—— 王德会,IBM 副合伙人,IBM 客户创新中心对日保险事业部负责人