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《TensorFlow深度学习及实践》内容由浅入深，既有原理介绍，又有实战操作，使读者在实践中掌握相关知识，并为解决实际问题提供详细的方法；具有超强的实用性，实例丰富，不仅给出了70多个实例帮助读者理解概念，还提供了综合案例，如图像识别、语音识别、自然语言处理等方面的应用；使用TensorFlow库实现各种模型，这样可以降低学习门槛，即使没有深度学习基础的读者也可以快速上手。
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从应用选择的角度看，八个主题脉络依次是：一百余种花、三百余种鸟、美食场景、驾驶场景、人机聊天、人脸生成、活体检测、结构预测。从技术路线的角度看，八个经典模型依次是：EfficientNetV2、MobileNetV3、EfficientDet、YOLOV5、Transformer、StyleGAN2、FaceNet、AlphaFold2。本书有难度、有高度，聚焦前沿，把握热点，可用
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以培养人工智能编程思维和技能为核心，采用任务驱动的方式组织内容。学学要有深厚的数学基础，这对初学者来说有难度。本书从实践和应用出发，淡化理论，通过大量具体的例子来引导读者学nsorFlow编程技巧。本书在附录有人工智能数学基础，方便初学者和高职院校的学生查阅所需数学公式。
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TENSORFLOW PYTORCH深度学习从算法到实战【新华书店总店自营店】 正版图书 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
（1）一切以代码说话：本书的一切原理都有相应的代码实现。一时不能理解的原理，可以通过实践慢慢体会，能够让程序员以较低的成本迅速入门。（2）从现象到本质：世界上除了这两种主流框架之外，还有微软的cntk、亚马逊的mxnet、百度的paddlepaddle等。其实本质上它们都趋同的，有了本书学习的基础，寄希读者可以更高维度地思考框架背后的设计理念，有所取舍，而不沦为其奴仆。（3）5-4-6 速成法：深度学习用到的数学知识很多，概念也很多，学习曲线很陡。但是，笔者还是从中抓住了一条主线——计算图模型。基于计算图模型，总结出了5-4-6 速成法，通过5 步，使用4 种基本元素，组合6 种基本网络结构，就能够写出功能非常强大的深度学习程序。（4）超越深度学习：本书还讲解了深度学习的两个重要应用：如何自动调参和深度学习引发的强化学习。可以看到
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TensorFlow知识图谱实战 王晓华 清华大学出版社 TensorFlow人工智能知识图谱 【本店支持开发票 如需帮助请联系客服】
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使用深度学习进行人脸识别是近年来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实现人脸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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TensorFlow自然语言处理及应用 人工智能科学与技术丛书 李炳银 著 清华大学出版社
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Tensorflow 2.0神经网络实践 机械工业出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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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本书适合初学者快速入门深度学习算法和TensorFlow框架。我们已讲故事的方式向读者一步步地介绍每个核心算法，非常详细地剖析算法原理，手把手实现每个算法实战，不但让读者能够了解算法的工作原理，更重要的是教会读者如何一步步地思考问题并解决问题。具体地，我们会介绍目前深度学习的数学原理，反向传播算法，卷积神经网络，循环神经网络，对抗生产网络，自编码器，神经网络结构搜索，图卷积网络等等一系列前沿核心算法。使读者不仅可以明白原理，还能学以致用。内容讲解细致，没有数学基础的读者也能轻松入门。
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用简洁易懂的例子，循序渐进帮助读者学懂 TensorFlow 2通过图像处理和自然语言处理两类实例，帮助读者掌握深度学习的应用阐述对抗神经网络和强化学习的知识，使读者进阶深度学习
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TensorFlow学习指南 深度学习系统构建详解+TensorFlow深度学习应用实践 2册 tensorFlow深度
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TensorFlow实战黄文坚、唐源 著电子工业出版社9787121309120 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
Google近日发布了TensorFlow 1.0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2015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TensorFlow Serving，可视化工具TensorFlow，上层封装TF.Learn，其他语言（Go、Java、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（Inception Net、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1.0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，Inception Ne
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TensorFlow速查手册 [美]KC·董(KC Tung),苏钰涵 等译 中国电力出版社 【新华书店正版书籍】
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TensorFlow深度学习(原书第2版),机械工业出版社【新华书店总店旗舰店】 新华正版全新 正规发票 多仓就近发货 85%城市次日送达！团购优惠咨询：13284178503
1.介绍了深度学习的核心概念，并采用了*新版本的TensorFlow。2.深入讲解了如何使用 TensorFlow 构建深度学习应用，从实践的角度讲解了深度学习知识。3.学习如何利用前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和因子分解机为机器学习系统开发深度学习应用程序，并了解如何在GPU上实现分布式深度学习程序设计。4.既讨论了许多实际技术问题，也简要介绍了一些问题的理论基础。
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TensorFlow.NET 实战 NET 平台下深度学习的基础原理和应用技术讲解书籍 核心API的用法和基础示例介绍书 可开发票，现货速发
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