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李嘉璇著 著

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出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115456137

商品编码：12664904318

出版时间：2017-06-01

作  者:李嘉璇 著 定  价:79 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年06月01日 页  数:296 装  帧:平装 ISBN:9787115456137 ●篇 基础篇
●第1章 人工智能概述 2
●1.1 什么是人工智能 2
●1.2 什么是深度学习 5
●1.3 深度学习的入门方法 7
●1.4 什么是TensorFlow 11
●1.5 为什么要学TensorFlow 12
●1.5.1 TensorFlow的特性 14
●1.5.2 使用TensorFlow的公司 15
●1.5.3 TensorFlow的发展 16
●1.6 机器学习的相关赛事 16
●1.6.1 ImageNet的ILSVRC 17
●1.6.2 Kaggle 18
●1.6.3 天池大数据竞赛 19
●1.7 国内的人工智能公司 20
●1.8 小结 22
●第2章 TensorFlow环境的准备 23
●2.1 下载TensorFlow 1.1.0 23
●2.2 基于pip的安装 23
●2.2.1 Mac OS环境准备 24
●部分目录

内容简介

TensorFlow是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的不错框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗等 李嘉璇 著 李嘉璇，创建TensorFlow交流社区，活跃于靠前各大技术社区，知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究，对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有过上百篇论文阅读和深度学习经验，处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验，参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛，曾任职百度研发工程师。

穿越算法迷宫：深度学习的直观指南 在人工智能浪潮席卷全球的今天，深度学习已成为推动技术革新的核心驱动力。然而，对于许多渴望掌握这项强大工具的开发者、研究者和爱好者而言，算法的深邃、公式的晦涩以及代码的复杂性，往往构筑起一道难以逾越的知识壁垒。本书正是为打破这一壁垒而生，旨在以一种前所未有的直观方式，引导读者深入理解深度学习的核心思想，掌握实用的建模技巧，最终能够独立设计和实现属于自己的AI解决方案。 我们相信，理解一个复杂的系统，并非必须从最底层的数学证明和抽象的理论模型开始。本书另辟蹊径，将深度学习的“黑箱”一层层剥开，通过大量的可视化图示、生动的类比以及精心设计的代码示例，让抽象的概念变得触手可及。我们不会回避理论深度，但我们会将其置于一个更易于消化的框架中，让您在理解“是什么”的同时，也能洞悉“为什么”。 从感知器到神经网络的演进：构建智能的基石 本书的开篇，我们将从最基础的感知器模型入手，回顾人工智能早期对模拟人类神经元工作的尝试。通过对感知器线性可分性的局限性分析，自然而然地引出多层感知器（MLP）的概念。在这里，我们不再将神经网络仅仅视为一堆矩阵乘法和激活函数，而是将其比作一个由无数个相互连接的“神经元”组成的复杂网络，每个神经元都在接收输入、进行加权求和，并通过一个非线性函数“激活”自身，将信息传递给下一层。 您将学习到： 感知器的原理与局限： 理解最简单的神经元模型如何工作，以及它为何无法解决非线性问题。 多层感知器的结构与优势： 探索隐藏层的引入如何赋予网络强大的非线性表达能力，使其能够学习更复杂的模式。 激活函数的选择与作用： 深入理解Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函数如何引入非线性，以及它们在不同场景下的应用。 前向传播与反向传播的直观理解： 揭示神经网络学习过程中信息流动的方向，以及如何通过误差反向传播来调整网络权重，让模型“学会”识别数据中的规律。我们将用生动的比喻来解释梯度下降的过程，让您不再对“梯度”感到畏惧。 卷积神经网络（CNN）：让机器“看见”世界 在图像识别、计算机视觉等领域，卷积神经网络（CNN）无疑是划时代的创新。本书将深入剖析CNN的核心组件，揭示其模仿人类视觉皮层处理信息的方式。我们将以一个日常物体（例如猫咪）的识别为例，一步步展示CNN如何通过卷积层、池化层和全连接层，从原始像素数据中提取出越来越抽象、越来越有意义的特征。 您将掌握： 卷积层的奥秘： 理解卷积核（滤波器）如何扫描图像，提取边缘、纹理等局部特征。我们将用直观的二维图示演示卷积操作，让您清晰地看到特征图是如何产生的。 池化层的作用： 探究池化层如何通过降采样来减小特征图的尺寸，减少参数数量，提高模型的鲁棒性，并防止过拟合。 CNN的典型架构： 介绍LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等经典CNN架构的设计思想，以及它们如何一步步推动了计算机视觉的进步。 实际应用场景： 学习如何利用CNN进行图像分类、目标检测、图像分割等任务，并理解其在自动驾驶、医疗影像分析等领域的巨大潜力。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）：赋能序列数据的智能 对于文本、语音、时间序列等具有先后顺序的数据，循环神经网络（RNN）提供了一种有效的处理框架。然而，原始RNN在处理长序列时面临梯度消失/爆炸的困境。本书将重点介绍长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等改进型RNN模型，揭示它们如何通过精巧的“门控”机制，有效地捕捉序列中的长期依赖关系，从而在自然语言处理（NLP）等领域取得辉煌成就。 您将学习： RNN的循环结构： 理解RNN如何通过“记忆”前一时刻的状态来处理序列数据。 梯度消失/爆炸问题： 深入分析RNN在训练中的挑战，以及为何需要更复杂的模型。 LSTM的核心思想： 详细解读LSTM的“细胞状态”和“遗忘门”、“输入门”、“输出门”，理解它们如何协同工作，实现对信息的选择性记忆和遗忘。 GRU的简化设计： 了解GRU如何以更少的参数实现与LSTM相似的功能，并在某些场景下表现更优。 NLP任务实战： 学习如何利用RNN/LSTM/GRU构建文本分类器、序列标注模型、机器翻译系统，并感受其在理解人类语言方面的强大能力。 生成模型：让机器“创造”新内容 除了理解和分类现有数据，让机器能够生成新的、具有创造性的内容，是人工智能的另一个重要方向。本书将介绍生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等主流的生成模型。您将了解到，GAN通过“生成器”和“判别器”之间的“猫鼠游戏”，如何逐步学会生成逼真的图像、文本甚至音乐；而VAE则利用概率模型，学习数据的潜在分布，从而实现多样化的内容生成。 您将深入探索： 生成对抗网络（GAN）的工作原理： 理解生成器和判别器如何相互博弈，共同提升生成内容的质量。 GAN的变体与应用： 介绍DCGAN、StyleGAN等GAN的经典变体，以及它们在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的应用。 变分自编码器（VAE）的概率视角： 学习VAE如何编码和解码数据，并利用潜在空间实现数据的生成和插值。 文本生成与图像合成： 通过实际案例，展示如何利用生成模型创作富有想象力的内容。 模型的优化与部署：从理论到实践的桥梁 再精妙的模型，如果无法在实际应用中落地，其价值也将大打折扣。本书的最后部分，我们将聚焦于模型的训练优化和部署。您将学习到各种正则化技术（如Dropout、Batch Normalization）、学习率调度策略、早停法等，如何有效地提升模型的泛化能力，避免过拟合。同时，我们也会介绍模型评估的常用指标，以及如何对训练好的模型进行部署，使其能够服务于真实世界的应用。 您将掌握： 模型优化的常用技巧： 学习如何通过正则化、数据增强等手段提升模型性能。 超参数调优策略： 理解网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等方法，如何找到最优的模型配置。 模型评估与选择： 掌握准确率、召回率、F1分数、AUC等评估指标，并学会如何根据任务需求选择合适的模型。 模型部署基础： 了解如何将训练好的模型导出，并集成到Web应用、移动端或其他系统中。 面向未来的AI开发者：掌握核心，拥抱创新 本书并非仅仅罗列算法的名称和代码的片段，而是力求构建一种“理解式”的学习体验。我们强调模型背后的直觉和设计思想，鼓励读者通过动手实践来巩固所学。通过清晰的图示、易懂的比喻和丰富的代码示例，我们希望将深度学习的复杂性转化为清晰的逻辑，将抽象的公式转化为可操作的工具。 无论您是希望为自己的职业生涯注入AI动力的数据科学家，是渴望探索人工智能边界的研究人员，还是对机器学习充满好奇的初学者，本书都将是您开启深度学习之旅的理想伙伴。我们相信，通过这本书的学习，您将不再是算法的被动接受者，而是能够积极主动地构建、优化和应用AI技术的创新者，为构建更智能的未来贡献力量。

评分☆☆☆☆☆

评价四： 作为一名有几年深度学习实践经验的开发者，我在寻找一本能够帮助我深入理解 TensorFlow 内部机制的书籍，于是选择了《TensorFlow技术解析与实战》。这本书的深度确实超出我的预期，它不仅仅停留在API的使用层面，而是深入探讨了 TensorFlow 的核心组件和设计思想。我特别关注了书中关于 TensorFlow 的性能优化部分，例如如何利用 TensorFlow Profiler 来分析模型瓶颈，以及如何通过图优化和设备 Placement 来提升训练效率。这些内容对于我优化生产环境中的模型部署非常有启发。书中还详细讲解了 TensorFlow 的分布式训练策略，比如参数服务器和 All-Reduce 模式，这为我扩展模型训练规模提供了思路。我尝试着复现了书中提到的一个分布式图像识别任务，在这个过程中，我对 TensorFlow 的分布式通信机制有了更直观的认识。唯一的不足是，书中对于 TensorFlow 的版本更新可能不是那么敏感，有些最新的特性可能尚未包含在内。但总体而言，这本书的深度和广度都非常出色，对于希望深入理解 TensorFlow 的资深开发者来说，是一本不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

评价一： 最近迷上了深度学习，想找一本能深入理解 TensorFlow 底层原理的书，于是入手了这本《TensorFlow技术解析与实战》。收到书后，整体感觉还是不错的，包装很严实，感觉是正版。迫不及待地翻开，书的排版很清晰，文字也比较易懂，不像有些技术书籍那么晦涩难懂。我特别关注了关于 TensorFlow 的核心概念部分，例如计算图、张量、操作等等，这些是理解整个框架的基础。作者用了大量的图示和代码示例来讲解，这一点我非常喜欢，能够让我直观地看到数据在 TensorFlow 中的流动过程。比如，在讲解梯度下降时，书中不仅给出了数学公式，还通过绘制损失函数的变化曲线来展示优化过程，这种可视化方式对于初学者来说非常有帮助。另外，对于一些常见的深度学习模型，比如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），书中也提供了详细的构建和训练教程，并且附带了代码，可以直接运行。我尝试着跟着书中的代码实现了一个简单的图像分类器，效果比我之前自己摸索要好很多。总的来说，这本书的理论讲解和实践操作结合得比较好，适合想要系统学习 TensorFlow 的读者。

评分☆☆☆☆☆

评价三： 我是一名在校学生，正在学习深度学习相关的课程，所以购买了《TensorFlow技术解析与实战》。拿到书后，首先映入眼帘的是厚实的内容，感觉信息量很大。我从头开始阅读，从 TensorFlow 的基本概念讲起，包括变量、占位符、会话等，这些都是构建模型的基础。书中对于 TensorFlow 的计算图的讲解非常透彻，让我理解了 TensorFlow 是如何将模型定义和执行分离的。我也认真学习了书中关于模型保存和加载的部分，这对于我完成课程项目非常有帮助。书中提供了不少实战项目，比如一个基于 TensorFlow 的推荐系统，我跟着代码实现了一下，学习到了如何处理稀疏数据和构建协同过滤模型。虽然书中也提到了 TensorFlow 的 Keras API，但我更倾向于理解其底层的实现原理，所以对这部分内容也进行了深入研究。让我觉得有点难的是，对于一些数学理论基础比较薄弱的读者来说，书中关于数学推导的部分可能需要额外的参考资料。但总的来说，这本书内容翔实，逻辑清晰，是一本不错的深度学习入门和进阶书籍。

评分☆☆☆☆☆

评价二： 抱着学习最新的深度学习技术的心态，我购买了《TensorFlow技术解析与实战》。这本书的内容涵盖了 TensorFlow 的各个方面，从基础的安装配置到高级的分布式训练，都有涉及。我印象比较深刻的是关于 TensorFlow 的数据API部分，它详细介绍了如何高效地加载和预处理大规模数据集，这对于实际项目开发至关重要。书中还讲解了 TensorFlow 的装饰器、算子等底层实现细节，这让我对 TensorFlow 的执行机制有了更深入的了解。我最欣赏的是书中对于实际应用场景的分析，例如在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的应用案例，这些案例不仅展示了 TensorFlow 的强大功能，也为我提供了宝贵的实践经验。我尝试着复现了书中提到的一个文本生成模型，学习到了很多关于序列模型构建和优化的技巧。不过，对于一些非常前沿的算法，例如 Transformer 的最新变种，书中可能更新得不是那么及时，这可能是我觉得稍有遗憾的地方。但总体而言，这本书的内容还是非常扎实的，对于想要提升 TensorFlow 应用能力的开发者来说，绝对是一本值得推荐的书籍。

评分☆☆☆☆☆

评价五： 我在业余时间学习深度学习，想找一本能够帮助我理解 TensorFlow 运作原理的书籍，《TensorFlow技术解析与实战》进入了我的视野。收到书后，感觉内容相当丰富，而且结构安排得很有条理。我从头开始学习，从 TensorFlow 的基本概念讲起，包括张量、运算、图等。书中对于 TensorFlow 的计算图的讲解非常细致，我理解了 TensorFlow 是如何将代码转化为可执行的操作的。我也认真学习了书中关于 TensorFlow 的调试技巧，这对于我排查模型错误非常有帮助。书中还提供了一些实际案例，比如一个基于 TensorFlow 的情感分析模型，我跟着代码实践了一下，学会了如何处理文本数据和构建序列模型。让我觉得有些挑战的是，书中涉及到的数学公式和推导，我需要花一些时间去理解。但总的来说，这本书的内容非常充实，而且讲解清晰，是一本很好的深度学习入门和实战指导书籍，非常适合像我一样正在学习深度学习的读者。

评分☆☆☆☆☆

很奇怪，我的书已经拿到了，钱付款了。但是我要的发票竟然没给我。联系商铺，让我等5天左you，不停说给我手机短信，第一次遇到这种事情，感觉很不正规。

评分☆☆☆☆☆

一本让我失望的书籍，内容毫无深度，有点像给你介绍似的

评分☆☆☆☆☆

发货慢，发货慢，发货慢，其他还行。

评分☆☆☆☆☆

很奇怪，我的书已经拿到了，钱付款了。但是我要的发票竟然没给我。联系商铺，让我等5天左you，不停说给我手机短信，第一次遇到这种事情，感觉很不正规。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

入门书。

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发货慢，发货慢，发货慢，其他还行。

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入门书。