《TensorFlow深度學習——深入理解人工智慧算法設計》是清華大學出版社出版的一本圖書,作者是龍良曲。
基本介紹
- 作者:龍良曲
- 出版社:清華大學出版社
- ISBN:9787302553335
《TensorFlow深度學習——深入理解人工智慧算法設計》是清華大學出版社出版的一本圖書,作者是龍良曲。
《TensorFlow深度學習——深入理解人工智慧算法設計》是清華大學出版社出版的一本圖書,作者是龍良曲。本書適合初學者快速入門深度學習算法和TensorFlow框架。我們已講故事的方式向讀者一步步地介紹每個核心算法,非常詳細地剖析算法原理,手把手...
《TensorFlow深度學習——手把手教你掌握100個精彩案例(Python版)》是清華大學出版社於2022年出版的書籍,作者是柯博文。內容簡介 本書是一本系統論述 TensorFlow 編程的新形態圖書(含紙質圖書、程式代碼及微課視頻)。全書分為 22章:第1...
第1篇深度學習與TensorFlow基礎,包括快速了解人工智慧與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、識別圖中模糊的手寫數字等內容;第2篇深度學習基礎——神經網路,介紹了神經網路的基礎模型,包括單個神經元、多層...
深度學習的算法原理方面主要包括來人工智慧的歷史,變革以及現代深度神經網路算法。使用TensorFlow框架進行編程實踐方面包括了該框架的基本編程語法及一系列組件如模型持久化、圖像數據處理、TensorBoard可視化、計算加速等。書的最後兩個兩個完整...
《TensorFlow2.0深度學習從零開始學》是2020年清華大學出版社出版的圖書。內容簡介 隨著人工智慧的發展以及TensorFlow在人工智慧方面的火熱套用,越來越多的大學逐步開設深度學習和人工智慧課程。《TensorFlow 2.0深度學習從零開始學》既是一...
TensorFlow + Keras深度學習方面的知識不需要具備高等數學模型、算法等專業知識,讀者只需要具備基本的Python程式設計能力,按照本書的步驟循序漸進地學習,就可以了解深度學習的基本概念,進而實際運用深度學習的技術。圖書目錄 第1章 人工智...
《21個項目玩轉深度學習——基於TensorFlow的實踐詳解》是2018年電子工業出版社出版的圖書、作者是何之源。內容簡介 《21個項目玩轉深度學習——基於TensorFlow的實踐詳解》以實踐為導向,深入介紹了深度學習技術和TensorFlow框架編程內容。通過本...
在深度學習的諸多開發框架中, TensorFlow 是受歡迎的開發框架。 本書以培養人工智慧編程思維和技能為核心,以工作過程為導向,採用任務驅動的方式組織內容。全書共分為8個任務,任務1 介紹深度學習的發展歷程、套用領域以及開發環境的搭建...
《輕鬆學會TensorFlow 2.0人工智慧深度學習套用開發》是清華大學出版社於2021年出版的書籍。書籍信息 作者:黃士嘉、林邑撰 定價:79元 印次:1-1 ISBN:9787302566458 出版日期:2021.01.01 印刷日期:2020.11.18 內容簡介 本書從...
《深度學習套用開發-TensorFlow實踐》是浙大城市學院提供的慕課課程,授課教師是吳明暉 、 李卓蓉 、 金蒼宏。課程概述 不乾澀地講深層次理論和算法,也不是純粹介紹TensorFlow的編程。而是針對大多數潛在學員的特點(有基本的編程能力,對...
1.3 三大人工智慧學派 3 1.3.1 符號學派 3 1.3.2 行為學派 3 1.3.3 連線學派 4 1.4 連線學派中的神經網路 4 1.5 神經網路的“新稱謂”—深度學習 7 1.6 深度學習的生產力實現—TensorFlow 8 1.6.1 ...
《TensorFlow+Keras深度學習算法原理與編程實戰》是2020年電子工業出版社出版的圖書,作者是鄭敦莊、胡承志。內容簡介 本書以一個預測的實戰項目開發為主線,詳細介紹了爬蟲基礎、機率論、時間序列、深度學習等熱門的人工智慧技術及TensorFlow+...
於子葉,中國科學院博士研究生,曾就職於生物科技公司。從事數值模擬算法以及智慧型算法設計研究。曾參與四川地區災害監測智慧型算法設計工作,將深度學習算法套用於災害檢測領域。人工智慧講師,參與AI線下課程設計,普及TensorFlow使用。目錄 第 一...
在分析它們的傳統算法模型後,著重解析近年來取得突破的深度學習在人工智慧方面的套用。用生活化的語言描述算法與模型的原理與作用,並給出實踐指導和案例解析。使得沒有任何專業基礎的讀者在學習本書後能夠獨立設計與開發機器學習產品。內容...
9.9循環神經網路模型的TensorFlow實現 185 9.9.1準備數據 185 9.9.2定義循環神經網路模型 185 9.9.3損失函式與最佳化算法 187 9.9.4訓練並測試 187 後 記 188 參考文獻 189 圖書內容 《深度學習入門:基於PyTorch和TensorFlow的...
在機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等人工智慧領域有紮實的理論基礎和豐富的套用實踐經驗。主講的課程“深度學習入門系列講解”“PyTorch深度學習實戰”等累計學員約30萬人次,講課風格抽絲剝繭、深入淺出、以簡馭繁,能夠把複雜...