【电子书】Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, 2th

书籍教程 ML_worker ⋅ 于 4个月前 ⋅ 425 阅读

想学习TensorFlow2的小伙伴苦于没有好的入门书籍参考学习,今天小编为大家推荐一个入门书籍:《Deep Learning with TensorFlow 2 and Keras, 2th》

书籍特点:

从一开始就介绍并使用TensorFlow 2和Keras
教授关键机器和深度学习技术
通过清晰的解释和广泛的代码示例了解深度学习和机器学习的基础

本书重点:

使用TensorFlow 2和Keras API构建机器学习和深度学习系统
使用回归分析,这是最流行的机器学习方法
了解ConvNets(卷积神经网络)及其对深度学习系统(如图像分类器)的重要性
使用GAN(通用对抗网络)创建适合现有模式的新数据
发现可以智能地处理输入序列的RNN(递归神经网络),使用序列的一部分来正确解释另一部分
将深度学习应用于自然人类语言并解释自然语言文本以产生适当的响应
在云上训练模型并将TF投入实际环境中
探索Google工具如何自动执行简单的ML工作流程而无需复杂的建模


TensorFlow是专业应用程序选择的机器学习库,而Keras提供了一个简单而强大的Python API来访问TensorFlow。TensorFlow 2提供了完整的Keras集成,使高级机器学习比以往任何时候都更加轻松便捷。

本书还介绍了使用TensorFlow的神经网络,贯穿了主要应用程序(回归,ConvNets(CNN),GAN,RNN,NLP),涵盖了两个工作示例应用程序,然后深入了生产环境中的TF,TF mobile和将TensorFlow与AutoML。

作者简介:

安东尼奥·古利

Antonio Gulli热衷于建立和管理全球技术人才,进行创新和执行。他的核心专业知识是云计算,深度学习和搜索引擎。目前,他担任Google Cloud CTO办公室的工程总监。此前,他曾担任Google华沙网站负责人,使工程网站的规模翻了一番。
阿米塔·卡普尔(Amita Kapoor)

Amita Kapoor是德里大学SRCASW的电子学系副教授,在过去的20年中,他一直在积极地教神经网络和人工智能。她于1996年获得电子硕士学位,并于2011年获得博士学位。她在国际期刊和会议上拥有50多种出版物。她目前的研究领域包括机器学习,人工智能,深度强化学习和机器人技术。
苏吉特·帕尔

Sujit Pal是Elsevier Labs(里德-爱思唯尔集团内的一个先进技术小组)的技术研究总监。他感兴趣的领域包括语义搜索,自然语言处理,机器学习和深度学习。在Elsevier,他参与了多项计划,包括搜索质量的测量和改进,图像分类和重复检测以及医学和科学语料库的注释和本体开发。除了与Antonio Gulli合着一本关于深度学习的书外,Sujit还在他的博客Salmon Run上写了关于技术的文章。
该书的第二版都用TensorFlow2更新了代码,其内容也是干货满满,涉及了CNN,RNN,GAN,RL,AutoML等各个方面,

电子书下载地址:

链接: https://pan.baidu.com/s/1XZZqpwUi7eSlhbhfisR7jw
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