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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深度学习 深入理解人工智能算法设计 4册 TensorFlow自然语言处理及应用深度学习手把手教你掌
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TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版） 郑泽宇 电子工业出版社 9787121330667
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本书是介绍如何在产品中使用TensorFlow的实用教程。本书介绍了可以使用TensorFlow的多种情况， 并通过真实世界的项目， 向读者展示了如何使用TensorFlow。本书还讲解了在实际环境中使用TensorFlow的创新方法。本书主要介绍第二代机器学习与数值计算，提供了训练模型、机器学习、深度学习以及使用各种神经网络的项目，以此来讲解TensorFlow的应用领域，还讨论如何使用TensorFlow计算复杂数值。本书在教读者使用TensorFlow的同时，还展示了如何使用张量来探究各层的数据。只需选定一个跟读者环境相匹配的项目，就能学到如何在产品中应用TensorFlow的相关知识。读完本书后，读者将能通过TensorFlow有效改善项目的速度和效率。本书包括以下内容： 加载、交互、剖析、处理和存储复杂数据集； 使用先进的技术来解决分类和回归问题； 使用线性回归模型预测简单时间序列的输出
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谷歌的TensorFlow使机器学习比以往任何时候都更快、更简单、更易于使用。本书将教你如何凭借Python和TensorFlow的强大功能轻松开启机器学习之旅。首先，你将了解TensorFlow的基本安装过程，并探索其强大功能。接下来，你将训练和运行自己的第一个分类器，并通过解决来自多个行业的问题来了解TensorBoard库的特性，包括数据流图、训练和性能可视化。此外，你还将进一步探索文本和图像分析，并了解CNN模型及其在TensorFlow中的设置。然后，通过训练一个深度学习模型并利用其提供的服务，你将实现一个完整的真实生产系统。随着学习的深入，你还将了解亚马逊Web服务（AWS），并创建一个深度神经网络来解决视频动作识别问题。最后，你将把Caffe模型转换为TensorFlow，并学习高级TensorFlow库——TensorFlow-Slim。本书包含以下内容：? 探索如何使用不同的机器学习模型来处理数据
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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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本书以TensorFlow为深度学习框架，主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯，每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识，旨在优选限度保证读者学习的连贯性，同时本书减少了晦涩难懂的数学公式，尽力图示促进读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。
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TensorFlow自然语言处理 [澳]苏尚·甘吉达拉（Thushan Ganegedara） 东南大学出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
自然语言处理（NLP）为深度学习应用程序提供了大部分可用的数据，而TensorFlow是目前可用的重要的深度学习框架。《TensorFlow自然语言处理》将TensorFlow和NLP结合在一起，为你提供处理今天的数据流中大量非结构化数据的宝贵工具，并将这些工具应用到特定的NLP任务。 Thusshan Ganegedara首先为你讲解NLP和TensorFlow基础。然后你将学习如何使用Word2vec（包括不错扩展）来创建将词序列转换为可以被深度学习算法访问的向量的词嵌入。卷积神经网络（13NN）和递归神经网络（RNN）等经典深度学习算法的相关章节展示了句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何将长短期记忆（LsTM）等高性能RNN模型应用于NLP任务。你还将探索神经机器翻译并实现一个神经机器翻译程序。
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《TensorFlow2实战》首先讲解深度学习和TensorFlow2的基础知识，然后通过图像处理和自然语言处理两方面的实例，帮助读者进一步掌握深度学习的应用，后通过对生成对抗网络和强化学习知识的讲解，带领读者精通深度学习。 《TensorFlow2实战》适合想要学习和了解人工智能、深度学习技术的程序员阅读，也可作为大专院校计算机专业师生的学习用书和培训学校的教材。
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