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內容簡介

　　《TensorFlow項目式案例實戰(zhàn)》由八個項目組成，詳細講解了TensorFlow項目從“入門”到“應用”的過程。項目一至項目六主要對“TensorFlow依賴模塊”“非線性回歸”“機器學習”“卷積神經網絡”“TensorFlow數(shù)據可視化”“MNIST數(shù)字識別可視化”“循環(huán)神經網絡”等知識進行了講述，通過項目一至項目六的學習，可以使讀者掌握TensorFlowr基礎知識，了解典型的應用框架。項目七主要講解了強化學習和自編碼知識。項目八對TensorFlow的高級框架進行了拓展學習。通過TensorFlow項目開發(fā)所需的基礎知識與應用框架，使讀者掌握TensorFlow項目開發(fā)的基本操作，具有獨立完成TensorFlow項目開發(fā)的能力?！禩ensorFlow項目式案例實戰(zhàn)》知識全面、內容清晰、案例豐富，從基礎開始講解TensorFlow在深度學習、神經網絡模型搭建與應用方面的知識，由淺入深，結合企業(yè)項目開發(fā)思路，深入融合人工智能TensorFlow企業(yè)案例，鍛煉讀者的項目開發(fā)思維，提升讀者的綜合應用能力。

作者簡介

暫缺《TensorFlow項目式案例實戰(zhàn)》作者簡介

圖書目錄

項目一初識TensorFlow
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 人工智能概述
技能點2 深度學習入門方法
技能點3 TensorFlow概述
技能點4 TensorFlow安裝
技能點5 TensorFlow依賴模塊
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題
項目二非線性回歸
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 數(shù)據流圖
技能點2 張量
技能點3 操作
技能點4 會話
技能點5 Variable變量
技能點6 Placeholder傳入值
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題
項目三機器學習
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 機器學習基礎
技能點2 回歸與分類
技能點3 激勵函數(shù)與優(yōu)化方法
技能點4 神經網絡模型存儲與加載
技能點5 BP神經網絡
技能點6 MNIST數(shù)據集簡介
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題
項目四圖像識別與卷積神經網絡
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 卷積神經網絡簡介
技能點2 卷積神經網絡常用結構
技能點3 經典卷積神經網絡模型
技能點4 卷積神經網絡實現(xiàn)MNIST數(shù)字識別
技能點5 圖像數(shù)據處理
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題
項目五 MNIST數(shù)字識別可視化
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 PlayGround基礎入門
技能點2 TensorBoard基礎入門
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題
項目六時間序列預測與循環(huán)神經網絡
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 循環(huán)神經網絡簡介
技能點2 詞向量Word2Vec模型
技能點3 長短時記憶網絡模型
技能點4 循環(huán)神經網絡發(fā)展
技能點5 循環(huán)神經網絡實現(xiàn)MNIST數(shù)字識別
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題
項目七強化學習與自編碼
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 強化學習
技能點2 自編碼
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題
項目八 TensorFlow高級框架
學習目標
學習路徑
任務描述
任務技能
技能點1 TFLeam框架
技能點2 Keras框架
技能點3 TensorFlow．js框架
任務實施
任務拓展
任務總結
英語角
任務習題