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TensorFlow AI移動項目開發實戰

  • 作者：(美)傑夫·唐|責編:林楨|譯者:連曉峰//譚勵
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111712664
  • 出版日期：2022/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：264
人民幣：RMB 109 元      售價：元
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內容大鋼
    使用TensorFlow為多個移動平台構建智能深度學習和強化學習應用程序。
    本書涵蓋了10余個由TensorFlow提供支持並從頭開始構建的完整iOS、Android和樹莓派應用程序，可在設備上離線運行各種TensorFlow模型：從電腦視覺、語音識別和自然語言處理到生成對抗網路以及AlphaZero（如深度強化學習）。你將學習如何使用或再訓練現有的模型、構建模型以及開發能運行這些模型的智能移動應用程序，並通過分步教程快速掌握如何構建此類應用程序，同時學會利用大量寶貴的故障排除技巧來避免實現過程中的許多陷阱。
    本書主要適合構建和再訓練TensorFlow模型並在移動應用程序中運行該模型的iOS和Android開發人員，或是在移動設備上運行新開發模型的TensorFlow開發人員閱讀。
作者介紹
(美)傑夫·唐|責編:林楨|譯者:連曉峰//譚勵
    傑夫·唐（Jeff Tang），20多年前，Jeff Tang喜愛上了經典的人工智慧。在獲得電腦科學碩士學位之後，從事了幾年的機器翻譯研究工作，然後在人工智慧發展的低迷期，他在初創公司及美國在線、百度和高通等公司從事企業應用程序、語音應用程序、網頁應用程序和移動應用程序等研究工作。他開發了一款暢銷的iOS應用程序，下載量達到數百萬次，還被Google公司認定為Android市場頂級開發者。在2015年重返現代人工智慧領域，並堅信在未來20年中人工智慧將是其全部的激情與目標。他最喜歡的一個話題就是要讓人工智慧隨時隨地可用，因此本書應運而生。
目錄
原書序
原書前言
關於作者
關於技術審校者
第1章  移動TensorFlow入門
  1.1  TensorFlow的安裝
    1.1.1  在MacOS上安裝TensorFlow
    1.1.2  在GPU驅動的Ubuntu操作系統上安裝TensorFlow
  1.2  Xcode的安裝
  1.3  Android Studio的安裝
  1.4  TensorFlow Mobile與TensorFlow Lite對比
  1.5  運行TensorFlow iOS示例應用程序
  1.6  運行TensorFlow Android示例應用程序
  1.7  小結
第2章  基於遷移學習的圖像分類
  2.1  遷移學習的基本原理與應用
  2.2  利用Inception v3模型進行再訓練
  2.3  利用MobileNet模型進行再訓練
  2.4  再訓練模型在iOS示例應用程序中的應用
  2.5  再訓練模型在Android示例應用程序中的應用
  2.6  在iOS應用程序中添加TensorFlow
    2.6.1  在Objective-C的iOS應用程序中添加TensorFlow
    2.6.2  在Swift的iOS應用程序中添加TensorFlow
  2.7  在Android應用程序中添加TensorFlow
  2.8  小結
第3章  目標檢測與定位
  3.1  目標檢測概述
  3.2  TensorFlow目標檢測API的安裝
    3.2.1  快速安裝和示例
    3.2.2  預訓練模型的應用
  3.3  SSD-MobileNet和Faster RCNN再訓練模型
  3.4  在iOS中使用目標檢測模型
    3.4.1  手動構建TensorFlow iOS庫
    3.4.2  在應用程序中使用TensorFlow iOS庫
    3.4.3  為iOS應用程序添加目標檢測功能
  3.5  YOLO2應用：另一種目標檢測模型
  3.6  小結
第4章  圖像藝術風格遷移
  4.1  神經風格遷移概述
  4.2  快速神經風格遷移模型訓練
  4.3  在iOS中應用快速神經風格遷移模型
    4.3.1  添加並測試快速神經風格遷移模型
    4.3.2  應用快速神經風格遷移模型的iOS代碼分析
  4.4  在Android中應用快速神經風格遷移模型
  4.5  在iOS中應用TensorFlow Magenta多風格模型
  4.6  在Android中應用TensorFlow Magenta多風格模型
  4.7  小結
第5章  理解簡單語音命令
  5.1  語音識別概述
  5.2  訓練簡單的命令識別模型

  5.3  在Android中應用簡單的語音識別模型
    5.3.1  通過模型構建新的應用程序
    5.3.2  顯示模型驅動的識別結果
  5.4  在基於Objective-C的iOS中應用簡單的語音識別模型
    5.4.1  通過模型構建新的應用程序
    5.4.2  利用tf_op_files.txt文件修正模型載入錯誤
  5.5  在基於Swift的iOS中應用簡單的語音識別模型
  5.6  小結
第6章  基於自然語言的圖像標注
  6.1  圖像標注的工作原理
  6.2  訓練和凍結圖像標注模型
    6.2.1  訓練和測試標注生成
    6.2.2  凍結圖像標注模型
  6.3  轉換和優化圖像標注模型
    6.3.1  利用轉換模型修正誤差
    6.3.2  優化轉換模型
  6.4  在iOS中應用圖像標注模型
  6.5  在Android中應用圖像標注模型
  6.6  小結
第7章  基於CNN和LSTM的繪圖識別
  7.1  繪圖分類的工作原理
  7.2  訓練、預測和準備繪圖分類模型
    7.2.1  訓練繪圖分類模型
    7.2.2  利用繪圖分類模型進行預測
    7.2.3  準備繪圖分類模型
  7.3  在iOS中應用繪圖分類模型
    7.3.1  構建iOS的自定義TensorFlow庫
    7.3.2  開發使用模型的iOS應用程序
  7.4  在Android中應用繪圖分類模型
    7.4.1  構建Android的自定義TensorFlow庫
    7.4.2  開發使用模型的Android應用程序
  7.5  小結
第8章  基於RNN的股票價格預測
  8.1  RNN和股票價格預測的工作原理
  8.2  利用TensorFlow RNN API進行股票價格預測
    8.2.1  在TensorFlow中訓練RNN模型
    8.2.2  測試TensorFlow RNN模型
  8.3  利用Keras RNN LSTM API進行股票價格預測
    8.3.1  在Keras中訓練RNN模型
    8.3.2  測試Keras RNN模型
  8.4  在iOS上運行TensorFlow和Keras模型
  8.5  在Android上運行TensorFlow和Keras模型
  8.6  小結
第9章  基於GAN的圖像生成與增強
  9.1  GAN的工作原理
  9.2  基於TensorFlow構建和訓練GAN模型
    9.2.1  生成手寫體數字的基本GAN模型
    9.2.2  提高圖像解析度的改進GAN模型
  9.3  在iOS中應用GAN模型
    9.3.1  基本GAN模型應用

    9.3.2  改進GAN模型應用
  9.4  在Android中應用GAN模型
    9.4.1  基本GAN模型應用
    9.4.2  改進GAN模型應用
  9.5  小結
第10章  移動設備上類AlphaZero的遊戲應用程序開發
  10.1  AlphaZero的工作原理
  10.2  訓練和測試用於Connect 4遊戲的類AlphaZero模型
    10.2.1  訓練模型
    10.2.2  測試模型
    10.2.3  分析建模代碼
    10.2.4  凍結模型
  10.3  利用iOS中的模型玩Connect 4遊戲
  10.4  利用Android中的模型玩Connect 4遊戲
  10.5  小結
第11章  TensorFlow Lite和Core ML在移動設備上的應用
  11.1  TensorFlow Lite概述
  11.2  在iOS中使用TensorFlow Lite
    11.2.1  運行TensorFlow Lite iOS示例應用程序
    11.2.2  在iOS中使用預構建的TensorFlow Lite模型
    11.2.3  在iOS中使用用於TensorFlow Lite的再訓練TensorFlow模型
    11.2.4  在iOS中使用自定義的TensorFlow Lite模型
  11.3  在Android中使用TensorFlow Lite
  11.4  面向iOS的Core ML概述
  11.5  結合Scikit Learn機器學習的Core ML應用
    11.5.1  構建和轉換Scikit Learn模型
    11.5.2  在iOS中使用轉換的Core ML模型
  11.6  結合Keras和TensorFlow的Core ML應用
  11.7  小結
第12章  樹莓派上的TensorFlow應用程序開發
  12.1  安裝樹莓派並運行
    12.1.1  安裝樹莓派
    12.1.2  運行樹莓派
  12.2  在樹莓派上安裝TensorFlow
  12.3  圖像識別和文本-語音轉換
  12.4  音頻識別和機器人運動
  12.5  樹莓派上的強化學習
    12.5.1  理解CartPole模擬環境
    12.5.2  基本直覺策略
    12.5.3  利用神經網路構建更好的策略
  12.6  小結
結束語

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