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题名/责任者:

深度学习实战:基于TensorFlow 2和Keras/(意) 安东尼奥·古利, (印) 阿米塔·卡普尔, (美) 苏吉特·帕尔著 刘尚峰, 刘冰译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.8

ISBN及定价:

978-7-111-68771-9/CNY149.00

载体形态项:

xxi, 457页, [4] 页图版:图 (部分彩图);24cm

统一题名:

Deep learning with tensorflow 2 and keras

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

古利 (Gulli, Antonio) 著

个人责任者:

卡普尔 (Kapoor, Amita) 著

个人责任者:

帕尔 (Pal, Sujit) 著

个人次要责任者:

刘尚峰 译

个人次要责任者:

刘冰 译

学科主题:

人工智能-机器学习

学科主题:

人工神经网络

中图法分类号:

TP18

版本附注:

译自原书第2版

出版发行附注:

本书中文简体字版由Packet Publishing授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

安东尼奥·古利, 热衷于培养和管理世界科技人才。阿米塔·卡普尔, 德里大学SRCASW的电子系副教授。苏吉特·帕尔, 爱思唯尔实验室的技术研究总监。刘尚峰, 腾讯Serverless中心专家工程师。刘冰, 博士毕业于重庆大学, 现为重庆邮电大学教师。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书简洁且全面地介绍了现代神经网络、人工智能和深度学习技术, 专门为软件工程师和数据科学家设计。第1章介绍神经网络的基础知识。第2章比较TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.0编程模型。第3章重点介绍回归。第4章介绍卷积神经网络及其在图像处理中的应用。第5章讨论CNN在图像、视频、音频和文本处理方面的高级应用。第6章重点介绍生成对抗网络。第7章介绍词嵌入。第8章介绍基本嵌入方法的各种扩展。第9章介绍自编码器。第10章深入研究无监督学习模型。第11章重点介绍强化学习。第12章讨论云服务。第13章介绍用于移动设备和物联网的TensorFlow技术。第14章介绍AutoML。第15章讨论深度学习相关的数学知识。第16章介绍张量处理单元 (TPU)。

使用对象附注:

现代神经网络、人工智能爱好者

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