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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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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781789530759 Author 作者 Tony Holdroyd Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 196页 Publisher 出版社 Packt Publishing Publication Date 出版日期 2019-01-01 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Data scientists, machine learning developers, and deep learning enthusiasts looking to quickly get started with tensorflow 2 will find this book useful. Some python programming experience with version 3.6 or later, along with a familiarity with jupyter notebooks will be an added advantage. Exposure to machine learning and neural network techniques would also be helpful.
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TensorFlow AI移动项目开发实战 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！
编辑推荐● 快速掌握移动、嵌入式设备AI程序开发技能● 项目开发实战独有经验、完整代码分享本书提供了10余个从头开始构建的TensorFlow支持的iOS、Android和树莓派的完整应用程序开发项目，能运行各种性能强大的TensorFlow模型：从计算机视觉、语音识别和自然语言处理到生成对抗网络（GAN）和AlphaZero（如深度强化学习）。你将学习如何使用或再训练现有的模型、构建模型以及开发能运行这些模型的智能移动应用程序，并通过分步教程快速掌握如何构建此类应用程序，同时学会利用大量宝贵的故障排除技巧来避免实现过程中的许多陷阱。你将会学到：● 利用迁移学习对图像进行分类● 检测物体及其位置● 以惊人的艺术风格转换图片● 理解语音命令● 用自然语言描述图像● 基于CNN、LSTM的图形识别● 在TensorFlow和Keras中利用RNN预测股价● 构建类似AlphaZero的手机游戏应
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TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 本书主要介绍如何通过TensorFlow来构建真实世界的机器学习系统，旨在让读者学以致用，能尽快地上手项目。本书的特色是通过实例来向读者介绍TensorFlow的经典知识。本书共有12章，包含手写识别器、猫狗分类器、翻译器、文本含义查找、金融中的机器学习、医疗应用等多个实例，完整地向读者展示了实现机器学习应用的全流程。 本书适合想要学习、了解TensorFlow和机器学习的读者阅读。如果读者知道基本的机器学习概念，并对Python语言有一定的了解，那么能够更加轻松地阅读本书。
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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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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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TensorFlow是Google所主导的机器学习框架，也是机器学习领域研究和应用的热门对象。 《TensorFlow机器学习项目实战》主要介绍如何使用TensorFlow库实现各种各样的模型，旨在降低学习门槛，并为读者解决问题提供详细的方法和指导。《TensorFlow机器学习项目实战》全书共10章，分别介绍了TensorFlow基础知识、聚类、线性回归、逻辑回归、不同的神经网络、规模化运行模型以及库的应用技巧。 《TensorFlow机器学习项目实战》适合想要学习和了解 TensorFlow 和机器学习的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验，将能够更加轻松地阅读和学习本书。
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9781789533583 Author 作者 Kaushik Balakrishnan Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 184页 Publisher 出版社 Packt Publishing Publication Date 出版日期 2019-03-29 Language 语种 英语 Book Contents 内容简介 Data scientists and AI developers who wish to quickly get started with training effective reinforcement learning models in TensorFlow will find this book very useful. Prior knowledge of machine learning and deep learning concepts (as well as exposure to Python programming) will be useful.
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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，可用做毕业设计指导教材、创新创业训练指导教材、实训实教材，适合研究生和工程技术人员学。
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