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深度學習
TensorFlow深度學習實例教程 版權信息
- ISBN：9787111703655
- 條形碼：9787111703655 ; 978-7-111-70365-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
TensorFlow深度學習實例教程 本書特色
1．編寫主體體現校企雙元組合2．教材內容項目化3．將“1+X”內容充分融入教材，職業技能標準規范化
TensorFlow深度學習實例教程 內容簡介
本書按照“強基礎、重應用”的原則進行編寫，在內容的安排上采用“理論+實踐”的方式，由淺入深，選取的項目可以讓學生很快上手。 本書主要包括8個項目，分別為搭建TensorFlow開發環境，手寫數字識別：TensorFlow初探，房價預測：前饋神經網絡，服裝圖像識別：Keras搭建與訓練模型，圖像識別：卷積神經網絡，AI詩人：循環神經網絡，預測汽車油耗效率：TensorFlow.js應用開發，花卉識別：TensorFlow Lite。 本書既可以作為高等職業院校、應用型本科院校的計算機類、電子信息類、通信類及自動化類等專業的教材，也可以作為各種技能認證考試的參考用書，還可以作為相關技術人員的參考用書。
TensorFlow深度學習實例教程 目錄
前言
二維碼資源清單
項目1 搭建TensorFlow開發環境1
項目描述1
思維導圖1
項目目標1
1.1 人工智能、機器學習與深度學習2
1.1.1 人工智能2
1.1.2 機器學習2
1.1.3 深度學習4
1.2 深度學習簡介5
1.2.1 深度學習發展簡史5
1.2.2 深度學習的工作原理7
1.2.3 深度學習的應用9
1.3 任務1：認識深度學習框架13
1.3.1 TensorFlow13
1.3.2 Keras14
1.3.3 PyTorch14
1.3.4 Caffe15
1.3.5 MXNet15
1.3.6 PaddlePaddle16
1.4 任務2：搭建深度學習開發環境17
1.4.1 安裝Anaconda17
1.4.2 使用Conda管理環境20
1.4.3 安裝TensorFlow21
1.4.4 常用編輯器22
拓展項目24
項目2 手寫數字識別：TensorFlow初探26
項目描述26
思維導圖26
項目目標26
2.1 TensorFlow架構27
2.1.1 TensorFlow架構圖27
2.1.2 TensorFlow 1.x和2.0之間的差異28
2.1.3 TensorFlow數據流圖29
2.1.4 TensorFlow運行機制31
2.2 任務1：張量的基本操作32
2.2.1 張量的階、形狀、數據類型32
2.2.2 現實世界中的數據張量35
2.2.3 MNIST數據集39
2.2.4 索引與切片43
2.2.5 維度變換47
2.2.6 廣播機制51
2.3 任務2：張量的進階操作54
2.3.1 合并與分割54
2.3.2 大值、小值、均值、和58
2.3.3 張量比較60
2.3.4 張量排序63
2.3.5 張量中提取數值64
拓展項目65
項目3 房價預測：前饋神經網絡67
項目描述67
思維導圖67
項目目標67
3.1 任務1：實現一元線性回歸模型68
3.1.1 準備數據69
3.1.2 構建模型69
3.1.3 迭代訓練70
3.1.4 保存和讀取模型71
3.2 認識神經網絡72
3.2.1 神經元72
3.2.2 激活函數74
3.3 任務2：房價預測78
3.3.1 準備數據集79
展開全部
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