定价：59元
印次：1-1
ISBN：9787302596516
出版日期：2022.01.01
印刷日期：2021.12.21
图书责编：夏毓彦
图书分类：零售
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本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow 2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。 全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。 本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者必备的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。
王晓华，计算机专业讲师，研究方向为云计算、大数据与人工智能。著有《Spark MLlib机器学习实践》《TensorFlow深度学习应用实践》《OpenCV+TensorFlow深度学习与计算机视觉实战》《TensorFlow知识图谱实战》《TensorFlow人脸识别实战》《TensorFlow语音识别实战》《TensorFlow 2.0卷积神经网络实战》《Keras实战：基于TensorFlow2.2的深度学习实践》《TensorFlow深度学习从零开始学》《深度学习的数学原理与实现》等图书。
前 言 TensorFlow从诞生之初即为全球人工智能领域最受用户欢迎的人工智能开源框架，其见证了人工智能在全球的兴起，同时引领了全行业的研究方向，改变了人类处理问题、解决问题的方法和认知，带动了深度学习和人工智能领域的全面发展和成长壮大。TensorFlow的出现使得深度学习的学习门槛大大降低，不仅仅是数据专家，就连普通的程序设计人员，甚至于相关专业的学生，都可以用其来开发新的AI程序，而不需要深厚的算法理论和编程功底。 随着深度学习在各个领域获得巨大的成功，科研人员和从业者尝试使用深度学习去解决各种任务。但是由于种种原因，可能在某个应用领域有较高能力的人员，在使用TensorFlow解决其他项目问题时，需要一个示范性的解决方案；或者一个初学深度学习的学生，需要一个能够具有引导性的、可直接运行的深度学习代码去引导其入门。 本书就是基于上述想法，选用TensorFlow 2.5作为深度学习的框架，提供了多个Python深度学习项目代码供读者上机练习，通过分析实例代码、实现模型改进等形式，全面向读者介绍使用TensorFlow 2进行深度学习实战的核心技术和各方面涉及的相关知识，内容全面而翔实。 本书并不是一个简单的实战“例题”性书籍，本书在讲解和演示实例代码的过程中，对TensorFlow 2核心技术进行深入分析，重要内容均结合代码进行实战讲解，围绕深度学习基本原理也做了介绍。读者通过这些实例可以深入掌握深度学习和TensorFlow 2的相关内容，并能进一步提高使用深度学习技术解决问题的能力。 本书面向深度学习的初级和中级读者。通过本书的学习，读者能够掌握...
第1章 深度学习与应用框架 1
1.1 深度学习的概念 1
1.1.1 何为深度学习 1
1.1.2 与传统的“浅层学习”的区别 3
1.2 案例实战：文本的情感分类 3
1.2.1 第一步：数据的准备 4
1.2.2 第二步：数据的处理 4
1.2.3 第三步：模型的设计 5
1.2.4 第四步：模型的训练 5
1.2.5 第五步：模型的结果和展示 6
1.3 深度学习的流程、应用场景和模型分类 7
1.3.1 深度学习的流程与应用场景 7
1.3.2 深度学习的模型分类 8
1.4 主流深度学习的框架对比 9
1.4.1 深度学习框架的选择 10
1.4.2 本书选择：Keras与TensorFlow 10
1.5 本章小结 11
第2章 实战卷积神经网络—手写体识别 12
2.1 卷积神经网络理论基础 12
2.1.1 卷积运算 12
2.1.2 TensorFlow中的卷积函数 14
2.1.3 池化运算 16
2.1.4 softmax激活函数 18
2.1.5 卷积神经网络原理 19
2.2 案例实战：MNIST手写体识别 21
2.2.1 MNIST数据集的解析 21
2.2.2 MNIST数据集的特征和标签 23
2.2.3 TensorFlow 2.X编码实现 25
2.2.4 使用自定义的卷积层实现MNIST识别 29
2.3 本章小结 32
第3章 实战ResNet—CIFAR-100数据集分类 33
3.1 Res... 查看详情
