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Python深度學習(基於TensorFlow)/智能系統與技術叢書

  • 作者：吳茂貴//王冬//李濤//楊本法
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111609728
  • 出版日期：2018/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：329
人民幣：RMB 79 元      售價：元
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內容大鋼
    這是一本基於Python和TensorFlow的全棧式的深度學習指南，書中基礎和理論講解全面，原理和拓展分析深入，應用和實踐也極具實戰性，是多位人工智慧和大數據領域的專家多年經驗的結晶。
    吳茂貴//王冬//李濤//楊本法著的《Python深度學習(基於TensorFlow)/智能系統與技術叢書》一共22章，在結構上分為三大部分：
    第一部分（第1?5章）Python與數學基礎
    第1章詳細講解了Python和TensorFlow的基石NumPy；第2章介紹了深度學習框架的鼻祖Theano，幫助讀者更好地理解TensorFlow；第3?5章是機器學習和深度學習必備的應用數學基礎，包括線性代數、概率論、資訊理論、概率圖等內容。
    第二部分（第6?20章）TensorFlow深度學習理論與應用
    第6章介紹了機器學習和深度學習的基礎，其中包含很多機器學習經典理論和演算法；第7章為深度學習的理論及方法；第8?15章講解了TensorFlow的安裝、TensorFlow基礎、圖像處理、神經元函數、自編碼器、Word2Vec、卷積神經網路、循環神經網路等內容，包含大量案例；第16章講解了TensorFlow的高級封裝，如Keras、Estimator、TFLearn等內容；第17?20章是TensorFlow的綜合實戰案例，涉及情感分析、圖像識別、自然語言處理等重要主題。
    第三部分（第21?22章）深度學習擴展
    第21?22章重點介紹了強化學習和生成式對抗網路等較為前沿的內容。
    更為重要的是，為了使內容更加通俗易懂，本書頗花了一番心思。內容安排上，由點到面、由易到難，找准突破口；寫作方式上，採用了圖形化的表達，一圖勝千言。
作者介紹
吳茂貴//王冬//李濤//楊本法
目錄
前言
第一部分  Python及應用數學基礎
  第1章  NumPy常用操作
    1.1  生成ndarray的幾種方式
    1.2  存取元素
    1.3  矩陣操作
    1.4  數據合併與展平
    1.5  通用函數
    1.6  廣播機制
    1.7  小結
  第2章  Theano基礎
    2.1  安裝
    2.2  符號變數
    2.3  符號計算圖模型
    2.4  函數
    2.5  條件與循環
    2.6  共享變數
    2.7  小結
  第3章  線性代數
    3.1  標量、向量、矩陣和張量
    3.2  矩陣和向量運算
    3.3  特殊矩陣與向量
    3.4  線性相關性及向量空間
    3.5  范數
    3.6  特徵值分解
    3.7  奇異值分解
    3.8  跡運算
    3.9  實例：用Python實現主成分分析
    3.10  小結
  第4章  概率與資訊理論
    4.1  為何要學概率、資訊理論
    4.2  樣本空間與隨機變數
    4.3  概率分佈
      4.3.1  離散型隨機變數
      4.3.2  連續型隨機變數
    4.4  邊緣概率
    4.5  條件概率
    4.6  條件概率的鏈式法則
    4.7  獨立性及條件獨立性
    4.8  期望、方差及協方差
    4.9  貝葉斯定理
    4.10  資訊理論
    4.11  小結
  第5章  概率圖模型
    5.1  為何要引入概率圖
  ……
第二部分  深度學習理論與應用
  第6章  機器學習基礎
  第7章  深度學習挑戰與策略
  第8章  安裝TensorFlow

  第9章  TensorFlow基礎
  第10章  TensorFlow圖像處理
  第11章  TensorFlow神經元函數
  第12章  TensorFlow自編碼器
  第13章  TensorFlow實現Word2Vec
  第14章  TensorFlow卷積神經網路
  第15章  TensorFlow循環神經網路
  第16章  TensorFlow高層封裝
  第17章  情感分析
  第18章  利用TensorFlow預測乳腺癌
  第19章  聊天機器人
  第20章  人臉識別
第三部分  擴展篇
  第21章  強化學習基礎
  第22章  生成式對抗網路

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