深度学习实战：基于TensorFlow 2和Keras（原书第2版） Google Cloud工程总监撰写，从工程实践角度，全面介绍现代神经网络、人工智能和深度学习技术
本书围绕TensorFlow和Keras讲解神经网络和深度学习技术。在这个强大、受欢迎、可扩展的机器学习技术栈中，你将学习如何编写深度学习应用。TensorFlow是专业级应用选用的机器学习库，而Keras提供了一个简单且强大的Python API来访问TensorFlow。TensorFlow 2提供了完整的集成Keras，使高阶机器学习比以往任何时候都更加轻松便捷。本书还介绍了基于TensorFlow的神经网络，贯穿了主要的应用（回归、CNN、GAN、RNN、NLP），还涵盖了两个可用的示例应用，并深入探讨了生产环境下的TF、TF Mobile，以及TensorFlow与AutoML的结合使用。
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【出版社直供】深度学习实战 基于TensorFlow 2和Keras 原书第2版 现代神经网络 人工智能和深度学习技术介
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人工智能深度学习教程 Keras快速上手 基于Keras的Python实践 Keras深度学习实践应用 提升AI编程能力
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115482228 Author 作者 (意)安东尼奥·古利(Antonio Gulli),(印)苏伊特·帕尔(Sujit Pal) 著;王海玲,李昉 译 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 232页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2018-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架，Keras以容易上手、利于快速原型实现、能够与TensorFlow和Theano等后端计算平台很好兼容等优点，深受众多开发人员和研究人员的喜爱。本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI游戏应
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TENSORFLOW深度学习实战 9787111615750
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111615750 Author 作者 [美]安东尼奥·古利（Antonio Gulli） 阿米塔·卡普尔（ Amita Kapoor） Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 364页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2019-01-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书将介绍如何有效地使用Google的开源框架TensorFlow进行深度学习。通过学习，你将实现不同的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、深度Q learning网络（DQN）和生成对抗网络（GAN），以及如何使用TensorFlow的不错封装Keras工具。
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深度学习实战 基于TensorFlow2和Keras(原书第2版) 9787111687719
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111687719 Author 作者 (意)安东尼奥·古利,(印)阿米塔·卡普尔,(美)苏吉特·帕尔 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 484页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2021-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 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章逐步介绍神经网络的基础知识。第2章比较TensorFlow1.x和TensorFlow2.0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章讨论了CNN在图像、视频、音频和文本处理方面的不错应用。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
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本书为软件工程师和数据科学家而编写，书中简明而地介绍了目前的神经网络和深度学。全书展示了基于Keras框架、以Python编码的多种有效的神经网络。 你将从本书中学到以下内容： 在大型神经网络上使用反向传播算法逐步优化函数 微调神经网络以结果质量 使用深度学行图像和音频处理 在特定的案例中使用递归神经张量网络（RNTN）以取得比标准词嵌入更好的效果 识别循环神经网络（RNN）适于解决的问题 探索自动编码机的实现过程 使用强化学深层神经网络 全书通俗易懂，强调实际案例，适合广大的机器学者和爱好者入门与实践。;
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