Keras深度學習

內容簡介

Keras作為深度學習流行的框架之一，是一個用Python語言編寫的開源人工神經網路庫。《Keras深度學習》一書從新手角度出發，系統介紹了Keras深度學習技術，從Python數據處理開始，到深度學習理論，再到Keras各種代碼實戰，全書秉承實例講解的方式，降低學習難度。

《Keras深度學習》全書共8章，前4章介紹了Keras的基礎環境搭建和前端基礎知識，包括Python數據編程、Python常用工具包和深度學習基本原理等；後4章介紹Keras深度學習方法與實戰案例，包括使用Keras構建卷積神經網路、使用Keras進行序列處理、套用Keras實現更加精細化模型定製的函式式API、使用Keras實現GAN和VAE在內的多種深度生成式學習模型等。

《Keras深度學習》內容由淺入深、語言通俗易懂，從基本原理到實踐套用、從基礎神經網路到複雜模型的深度剖析，全書遵循學習規律，讓讀者在循序漸進的學習中深刻體會到Keras作為深度學習框架的魅力。

《Keras深度學習》適合想要了解深度學習、熟悉Python但不熟悉框架的初學者閱讀，也適合各大高等院校或培訓機構人工智慧相關專業的學生學習。深度學習套用研究人員、深度學習愛好者、人工智慧化產業從業人員、大數據從業人員、算法工程設計實現工程師、模型與架構設計等相關領域工程師、計算機視覺領域入門愛好者以及其他渴望入門深度學習相關領域的人士均可選擇本書參考學習。

圖書目錄

第1章打開學習Keras的大門

1.1 為什麼要選擇Keras

1.2 基於Windows10系統的安裝與配置

1.2.1 安裝Visual Studio2017社區版

1.2.2 安裝CUDA

1.2.3 安裝cuDNN

1.2.4 安裝Anaconda

1.2.5 安裝TensorFlow

1.2.6 安裝Keras

1.3 基於Ubuntu16.04LTS系統的安裝與配置

1.3.1 安裝NVIDIA驅動

1.3.2 降低GCC編譯器的版本

1.3.3 安裝CUDA

1.3.4 安裝CuDNN

1.3.5 配置環境變數

1.3.6 安裝Anaconda

1.3.7 安裝TensorFlow與Keras

1.4 本章小結

第2章 Python數據相關編程入門

2.1 Python常用數據結構

2.1.1 列表list的創建和基本用法

2.1.2 列表的切片

2.1.3 列表元素的動態添加

2.1.4 列表元素的動態刪除

2.1.5 列表元素的查找、統計與排序

2.1.6 列表元素的原地複製和翻轉

2.1.7 數組array

2.1.8 元組（tuple）的使用

2.1.9 集合set

2.1.1 0字典dict

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