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正版新书]TensorFlow技术解析与实战李嘉璇9787115456137
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第一篇 基础篇
第1章 人工智能概述
1.1 什么是人工智能
1.2 什么是深度学习
1.3 深度学习的入门方法
1.4 什么是TensorFlow
1.5 为什么要学TensorFlow
1.5.1 TensorFlow的特性
1.5.2 使用TensorFlow的公司
1.5.3 TensorFlow的发展
1.6 机器学习的相关赛事
1.6.1 ImageNet的ILSVRC
1.6.2 Kaggle
1.6.3 天池大数据竞赛
1.7 国内的人工智能公司
1.8 小结
第2章 TensorFlow环境的准备
2.1 下载TensorFlow 1.1.0
2.2 基于pip的安装
2.2.1 Mac OS环境准备
2.2.2 Ubuntu/Linux环境准备
2.2.3 Windows环境准备
2.3 基于Java的安装
2.4 从源代码安装
2.5 依赖的其他模块
2.5.1 numpy
2.5.2 matplotlib
2.5.3 jupyter
2.5.4 scikit-image
2.5.5 librosa
2.5.6 nltk
2.5.7 keras
2.5.8 tflearn
2.6 小结
第3章 可视化TensorFlow
3.1 PlayGround
3.1.1 数据
3.1.2 特征
3.1.3 隐藏层
3.1.4 输出
3.2 TensorBoard
3.2.1 SCALARS面板
3.2.2 IMAGES面板
3.2.3 AUDIO面板
3.2.4 GRAPHS面板
3.2.5 DISTRIBUTIONS面板
3.2.6 HISTOGRAMS面板
3.2.7 EMBEDDINGS面板
3.3 可视化的例子
3.3.1 降维分析
3.3.2 嵌入投影仪
3.4 小结
第4章 TensorFlow基础知识
第5章 TensorFlow源代码解析
第6章 神经网络的发展及其TensorFlow实现
第7章 TensorFlow的高级框架
第二篇 实战篇
第8章 第一个TensorFlow程序
第9章 TensorFlow在MNIST中的应用
第10章 人脸识别
第11章 自然语言处理
第12章 图像与语音的结合
第13章 生成式对抗网络
第三篇 提高篇
第14章 分布式TensorFlow
第15章 TensorFlow线性代数编译框架XLA
第16章 TensorFlow Debugger
第17章 TensorFlow和Kubernetes结合
第18章 TensorFlowOnSpark
第19章 TensorFlow移动端应用
第20章 TensorFlow的其他特性
第21章 机器学习的评测体系
附录A 公开数据集
附录B 项目管理经验小谈
李嘉璇,创建TensorFlow交流社区(tf.greatgeekgrace.com),活跃于靠前各大技术社区,知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究,对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有过上百篇论文阅读和深度学习经验,处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验,参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛,曾任职百度研发工程师。
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