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TensorFlow深度學習(深入理解人工智慧演算法設計)/人工智慧科學與技術叢書

  • 作者：編者:龍良曲|責編:盛東亮//鍾志芳
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302553335
  • 出版日期：2020/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：398
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    人工智慧是近年來全球最為火熱的研究領域之一，尤其是隨著深度學習演算法研究的突破，人工智慧技術被應用到圖片識別、機器翻譯、語音助手、自動駕駛等一系列領域中，取得了前所未有的智能水平。深度學習演算法涵蓋的內容非常前沿和廣袤，國內外出版的相關書籍並不算多，有些側重於理論層面的推導，有些側重於框架API的介紹，鮮有能結合深度學習演算法原理和實戰講解的教材。為了使讀者能夠深刻理解深度學習演算法精髓，本書以探索問題式敘述風格展開，從最簡單的人工智慧問題入手，一步步地引導讀者分析和解決並發現新的問題，重溫當年演算法設計人員的探索之路。本書介紹了深度學習演算法所需要的基礎數學理論、TensorFlow框架的基本使用方法、回歸問題、分類問題、反向傳播演算法、梯度下降演算法、過擬合、全連接網路、卷積神經網路、循環神經網路、自編碼器、生成對抗網路、強化學習、遷移學習等主流和前沿知識。針對每個演算法或模型，本書均詳細分析了採用TensorFlow框架的實現方法，並基於多個常見的經典數據集進行了演算法模型的實戰，如基於MNIST和CIFAR10數據集的圖片識別實戰、基於IMDB數據集的文本分析實戰、基於動漫頭像數據集的圖片生成實戰和基於OpenAI Gym環境的平衡桿遊戲實戰等。通過原理與實戰結合的方式，讀者可最大限度地理解演算法理論，同時提升工程實現能力。
    本書可作為高等院校人工智慧課程的教材，也可供從事人工智慧、深度學習演算法研究與開發人員自學或參考。
作者介紹
編者:龍良曲|責編:盛東亮//鍾志芳
    龍良曲，網名「龍龍老師」，畢業於中南大學，曾擔任新加坡國立大學助理研究員，專註于深度學習領域的前沿演算法研究。擔任網易雲課堂「深度學習與PyTorch」「深度學習與TensorFlow 2」等視頻課程的主講教師，幫助無數學員快速掌握深度學習演算法知識，廣受好評。
目錄
第1章  人工智慧緒論
  1.1  人工智慧簡介
    1.1.1  人工智慧
    1.1.2  機器學習
    1.1.3  神經網路與深度學習
  1.2  神經網路發展簡史
    1.2.1  淺層神經網路
    1.2.2  深度學習
  1.3  深度學習特點
    1.3.1  數據量
    1.3.2  計算力
    1.3.3  網路規模
    1.3.4  通用智能
  1.4  深度學習應用
    1.4.1  電腦視覺
    1.4.2  自然語言處理
    1.4.3  強化學習
  1.5  深度學習框架
    1.5.1  主流框架
    1.5.2  TensorFlow 2與TensorFlow 1
    1.5.3  功能演示
  1.6  開發環境安裝
    1.6.1  Anaconda安裝
    1.6.2  CUDA安裝
    1.6.3  TensorFlow安裝
    1.6.4  常用編輯器安裝
  參考文獻
第2章  回歸問題
  2.1  神經元模型
  2.2  優化方法
  2.3  線性模型實戰
  2.4  線性回歸
  參考文獻
第3章  分類問題
  3.1  手寫數字圖片數據集
  3.2  模型構建
  3.3  誤差計算
  3.4  真的解決了嗎
  3.5  非線性模型
  3.6  表達能力
  3.7  優化方法
  3.8  手寫數字圖片識別體驗
    3.8.1  網路搭建
    3.8.2  模型訓練
  參考文獻
第4章  TensorFlow基礎
  4.1  數據類型
    4.1.1  數值類型
    4.1.2  字元串類型
    4.1.3  布爾類型

  4.2  數值精度
    4.2.1  讀取精度
    4.2.2  類型轉換
  4.3  待優化張量
  4.4  創建張量
    4.4.1  從數組、列表對象創建
    4.4.2  創建全0或全1張量
    4.4.3  創建自定義數值張量
    4.4.4  創建已知分佈的張量
    4.4.5  創建序列
  4.5  張量的典型應用
    4.5.1  標量
    4.5.2  向量
    4.5.3  矩陣
    4.5.4  三維張量
    4.5.5  四維張量
  4.6  索引與切片
    4.6.1  索引
    4.6.2  切片
  ……
第5章  TensorFlow進階
第6章  神經網路
第7章  反向傳播演算法
第8章  Keras高層介面
第9章  過擬合
第10章  卷積神經網路
第11章  循環神經網路
第12章  自編碼器
第13章  生成對抗網路
第14章  強化學習
第15章  自定義數據集

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