TensorFlow與Keras：Python深度學習應用實務（簡體書）
- ISBN13：9787517090564
- 出版社：中國水利水電出版社(水利電力出版社)
- 作者：陳允傑
- 裝訂／頁數：平裝／408頁
- 規格：24cm*17cm (高/寬)
- 版次：一版
- 出版日：2021/11/01
商品簡介
《TensorFlow與Keras——Python深度學習應用實戰》是一本使用Python+TensorFlow+Keras實現深度學習的
入門圖書，全書秉持“先圖解、再實現，而後實戰應用”的精神，帶你實際訓練自己的深度學習模型。其中第1
篇詳細介紹了人工智能、機器學習、深度學習基礎，TensorFlow和Keras開發環境的搭建；第2篇介紹了多層感
知器在回歸問題和分類問題中的應用；第3篇介紹了卷積神經網絡CNN在計算機視覺中的應用；第4篇介紹了循
環神經網絡RNN在自然語言處理中的應用；第5篇介紹了深度學習模型的構建。全書內容豐富，並通過大量的圖
形和案例進行講解，可以讓讀者快速看懂學會，特別適合大中專院校人工智能相關專業學生、機器學習/深度學習
初學者作為參考書學習。
作者簡介
陳允杰，臺灣地區著名信息技術作家，已出版多本人工智能、機器學習/深度學習、數據科學、網絡爬蟲、大數據分析和物聯網相關圖書。另外，他開發了多種幫助初學者學習程序設計的教學工具，如fChart流程圖解釋器(可執行的流程圖)，支持Python、JavaScript和C語言的Blockly可視化積木程序編輯器，並且將相關教學工具導入大專和中高職的圖書和程序設計教學中。
名人/編輯推薦
本書從MLP、CNN 和 RNN 3 種主要神經網絡模型開始，先圖解，再實現，最後是更多的實戰應用案例，循序漸進地進行講解，不僅可以讓讀者實際使用 Python實現深度學習，更可以了解各種神經網絡的來龍去脈，深入且真正了解神經網絡的理論基礎，最終讓讀者能夠真正構建出自己的神經網絡模型。
本書涵蓋內容
◎ 人工智能、機器學習、深度學習的基礎
◎ 從最基礎的神經網絡到構建深度學習模型
◎ 突破性的卷積神經網絡在計算機視覺中的應用
◎ 處理自然語言等具序列性數據的循環神經網絡
◎ 構建並調整自己的神經網絡模型
◎ 神經網絡的模型可視化、共享與輸出
●本書採用圖解的形式，讓你快速理解工作原理，數學不好也沒關係。
●大量案例，教你用適當的算法調整模型，提高模型準確率。
●解說各種類型數據的預處理方法，讓預測結果更準確。
本書主要知識點及部分案例
●MLP多層感知器——回歸與分類問題
進行糖尿病、鳶尾花的多元分類預測、房價的回歸預測
● CNN卷積神經網絡——計算機視覺
實現手寫識別、進行彩色圖片的分類、去除圖片噪聲
●RNN循環神經網絡——自然語言處理
使用RNN、LSTM、GRU實現影評的情緒分析、進行股價預測
●構建自己的深度學習模型
數據預處理與數據增強、調整神經網絡、模型可視化
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