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使用深度学习进行语音识别是近年来AI研究的热点之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现语音识别的技术要点以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
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从结构化和非结构化数据中预测分析发现隐藏的 模式，可用于商业智能决策。 礼萨·卡里姆著的《TensorFlow预测分析(影印 版)(英文版)》将通过在三个主要部分中运用Tensor Flow，帮助你构建、调优和部署预测模型。**部分 包括预测建模所需的线性代数、统计学和概率论知识 。 第二部分包括运用监督(分类和回归)和无监督( 聚类)算法开发预测模型。然后介绍如何开发自然语 言处理(NLP)预测模型以及强化学习算法。*后．该 部分讲述如何开发一个基于机器的因式分解**系统 。 第三部分介绍**预测分析的深度学习架构，包 括深度神经网络以及高维和序列数据的递归神经网络 。*终，使用卷积神经网络进行预测建模，用于情绪 识别、图像分类和情感分析。
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"《TensorFlow Lite移动设备深度学习从入门到实践》的特色如下：内容全面实用 本书从一开始便对TensorFlow Lite开发的流程进行了详细介绍，而且在讲解中结合了多个实用性很强的项目案例，带领读者掌握TensorFlow Lite开发的相关知识，以解决实际工作中的问题。实例驱动教学本书采用理论加实例的教学方式，通过对这些实例实现了对知识点的横向切入和纵向比较，让读者有更多的实践演练机会，并且可以从不同的方位展现一个知识点的用法。扫码看视频讲解本书每个二级目录后面都放置了一个二维码，扫描二维码可以在线观看视频讲解，读者可以一边阅读图书，一边在线观看视频，提高学习效率，加深对书中案例的理解和应用。"
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Google近日发布了TensorFlow.0候选版，这个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于205年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFlow不断给人以惊喜，推出了分布式版本，服务框架TensorFlowServing，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Ja、Rust、Haskell）的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold，以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现（InceptionNet、SyntaxNet等）。在这一年多时间，TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星，成为了几近垄断的行业事实标准。《TensorFlow实战》希望用简单易懂的语言带领大家探索TensorFlow（基于.0版本API）。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理，TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络 AutoEncoder、MLP、CNN（AlexNet，VGGNet，InceptionNet，ResNet）
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