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TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改进后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速开发过程。学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。你将学到以下内容：? 掌握机器学习和神经网络技术，解决有挑战性的任务。? 使用TensorFlow 2.0的新特
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Tensorflow 2.0神经网络实践 基于TensoFlow 2.0的神经网络入门实践指南，涵盖CNN、GAN等深度神经网络的基本概念、关键技术及应用
读者对象： 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的开发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的开发者。要充分利用这本书，需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改进后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。 本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速开发过程。 学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0开发任何机器学习问题的解决方案
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TensorFlow全栈开发工程实践——做一个全智全能算法工程师 tensorflow2.0人工智能AI ChatGPT
本书适合有计算机专业和数学专业背景的初、中级开发者阅读，以便快速掌握和驾驭人工智能全栈技术，也适合作为在职人工智能模型开发人员查询时使用的手册级工具用书，还适合作为中职学校、高等院校及培训机构计算机人工智能和大数据等相关专业的教学用书。
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Tensorflow 2.0神经网络实践 9787111659273
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111659273 Author 作者 (意)保罗·加莱奥内 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 245页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2020-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习，首先将从熟悉构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始，然后介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TF 2.0的工具，如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub，加速开发过程。学完本书之后，读者将能够使用TF 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。
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深度学习入门与TensorFlow实践 机器学习实战人工智能*经网络python深度学习基于TensorFlow2.0
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TensorFlow 2.0深度学习应用实践 深入讲解反馈神经网络和卷积神经网络理论体系
TensorFlow 2.0破天荒地抛弃了原有的架构，重新开始，整合了曾经为TensorFlow添加的多种组件，在2.0版本中，这些组件被打包成一个综合平台，可支持机器学习的工作流程（从训练到部署），即用一个新的架构从根本上代替了已有的架构。 可以看到新架构中的训练部分主要关注Python API，即训练的可用性、整洁性以及易用性。它通过使用 存档 的方式连接起训练与部署之间的桥梁。 模型的部署方式是多种多样，可以方便地使用多种端支持，使其能够运营在不同的平台上。而语言绑定（language binding）也有不同程度的支持，包括Swift、R和Julia等。
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让数学公式生动易懂，让算法描述简洁、清晰； 让公式与代码一一对应，让理论与实践相互促进 将算法转换为程序，徒手搭建与TensorFlow搭建精准匹配 贯穿 初学者关怀 原则：以极易理解的示例为起点，逐步引入新知识点，使得整个学习过程平滑而高效。 贯穿 极简体验 原则：每小节的新知识点多不超过3个，所有知识点辅以有针对性的代码示例，帮助读者深刻理解并熟练掌握。 讲解透彻：先以通俗易懂的文字讲解核心算法思想，然后结合必要的数学表达和有针对性的代码示例帮助读者理解。 动手实践：先以纯Python代码实现算法，再给出TensorFlow实现，理论与实践并重，加深读者对算法思想的理解，并提高其动手能力。 立体化方案：构建完整的学习资源，通过全路径学习计划构建立体化学习解决方案。
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深度学习基础与工程实践 郭泽文 基于TensorFlow 2.0软件框架深度学习工作原理方法 剖析了构建神经网络模型的流
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官方 深度学习基础与工程实践 人工智能算法自然语言学习书 TensorFlow 2.0机器学习工作原理方法神经网络运行教
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深度学习入门与TensorFlow实践 基于TensorFlow 2.0框架，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型，旨在填补理论和应用的鸿沟，帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理
基于TensorFlow 2，系统讲述如何搭建、训练和应用深度学习模型； 本书旨在填补理论和应用的鸿沟，帮助读者更好、更快地掌握深度学习的算法和原理。 本书旨在讲述深度学习的各种基本算法和原理，以及如何使用Python实现这些算法。本书首先介绍深度学习的相关基础知识，然后讨论深度神经网络的训练、激活函数与正则化等技术，接着讲述卷积神经网络及其搭建方法，后阐述循环神经网络及其搭建方法。通过本书，读者可以深入理解如何基于TensorFlow 2搭建、训练和应用深度学习模型。 本书主要内容： 线性模型、激活函数； 深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络； 模型评估和正则化； 搭建深度学习框架； 基于TensorFlow 2搭建卷积神经网络模型； 基于TensorFlow 2搭建循环神经网络模型。
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