深度学习之TensorFlow 入门 原理与进阶实战+Keras深度学习人工智能实践应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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李金洪 著

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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111590057

商品编码：25950137918

书名：	【正版】深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战|7436497
图书定价：	99元
图书作者：	李金洪
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN号：	9787111590057
开本：	16开
页数：	0
版次：	1-1

目录

配套学习资源 前言  第1篇 深度学习与TensorFlow基础 第1章 快速了解人工智能与TensorFlow 2 1.1 什么是深度学习 2 1.2 TensorFlow是做什么的 3 1.3 TensorFlow的特点 4 1.4 其他深度学习框架特点及介绍 5 1.5 如何通过本书学好深度学习 6 1.5.1 深度学习怎么学 6 1.5.2 如何学习本书 7 第2章 搭建开发环境 8 2.1 下载及安装Anaconda开发工具 8 2.2 在Windows平台下载及安装TensorFlow 11 2.3 GPU版本的安装方法 12 2.3.1 安装CUDA软件包 12 2.3.2 安装cuDNN库 13 2.3.3 测试显卡 14 2.4 熟悉Anaconda 3开发工具 15 2.4.1 快速了解Spyder 16 2.4.2 快速了解Jupyter Notebook 18 第3章 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 19 3.1 实例1：从一组看似混乱的数据中找出y≈2x的规律 19 3.1.1 准备数据 20 3.1.2 搭建模型 21 3.1.3 迭代训练模型 23 3.1.4 使用模型 25 3.2 模型是如何训练出来的 25 3.2.1 模型里的内容及意义 25 3.2.2 模型内部的数据流向 26 3.3 了解TensorFlow开发的基本步骤 27 3.3.1 定义输入节点的方法 27 3.3.2 实例2：通过字典类型定义输入节点 28 3.3.3 实例3：直接定义输入节点 28 3.3.4 定义“学习参数”的变量 29 3.3.5 实例4：通过字典类型定义“学习参数” 29 3.3.6 定义“运算” 29 3.3.7 优化函数，优化目标 30 3.3.8 初始化所有变量 30 3.3.9 迭代更新参数到最优解 31 3.3.10 测试模型 31 3.3.11 使用模型 31 第4章 TensorFlow编程基础 32 4.1 编程模型 32 4.1.1 了解模型的运行机制 33 4.1.2 实例5：编写hello world程序演示session的使用 34 4.1.3 实例6：演示with session的使用 35 4.1.4 实例7：演示注入机制 35 4.1.5 建立session的其他方法 36 4.1.6 实例8：使用注入机制获取节点 36 4.1.7 指定GPU运算 37 4.1.8 设置GPU使用资源 37 4.1.9 保存和载入模型的方法介绍 38 4.1.10 实例9：保存/载入线性回归模型 38 4.1.11 实例10：分析模型内容，演示模型的其他保存方法 40 4.1.12 检查点（Checkpoint） 41 4.1.13 实例11：为模型添加保存检查点 41 4.1.14 实例12：更简便地保存检查点 44 4.1.15 模型操作常用函数总结 45 4.1.16 TensorBoard可视化介绍 45 4.1.17 实例13：线性回归的TensorBoard可视化 46 4.2 TensorFlow基础类型定义及操作函数介绍 48 4.2.1 张量及操作 49 4.2.2 算术运算函数 55 4.2.3 矩阵相关的运算 56 4.2.4 复数操作函数 58 4.2.5 规约计算 59 4.2.6 分割 60 4.2.7 序列比较与索引提取 61 4.2.8 错误类 62 4.3 共享变量 62 4.3.1 共享变量用途 62 4.3.2 使用get-variable获取变量 63 4.3.3 实例14：演示get_variable和Variable的区别 63 4.3.4 实例15：在特定的作用域下获取变量 65 4.3.5 实例16：共享变量功能的实现 66 4.3.6 实例17：初始化共享变量的作用域 67 4.3.7 实例18：演示作用域与操作符的受限范围 68 4.4 实例19：图的基本操作 70 4.4.1 建立图 70 4.4.2 获取张量 71 4.4.3 获取节点操作 72 4.4.4 获取元素列表 73 4.4.5 获取对象 73 4.4.6 练习题 74 4.5 配置分布式TensorFlow 74 4.5.1 分布式TensorFlow的角色及原理 74 4.5.2 分布部署TensorFlow的具体方法 75 4.5.3 实例20：使用TensorFlow实现分布式部署训练 75 4.6 动态图（Eager） 81 4.7 数据集（tf.data） 82 第5章 识别图中模糊的手写数字（实例21） 83 5.1 导入图片数据集 84 5.1.1 MNIST数据集介绍 84 5.1.2 下载并安装MNIST数据集 85 5.2 分析图片的特点，定义变量 87 5.3 构建模型 87 5.3.1 定义学习参数 87 5.3.2 定义输出节点 88 5.3.3 定义反向传播的结构 88 5.4 训练模型并输出中间状态参数 89 5.5 测试模型 90 5.6 保存模型 91 5.7 读取模型 92 第2篇 深度学习基础——神经网络 第6章 单个神经元 96 6.1 神经元的拟合原理 96 6.1.1 正向传播 98 6.1.2 反向传播 98 6.2 激活函数——加入非线性因素，解决线性模型缺陷 99 6.2.1 Sigmoid函数 99 6.2.2 Tanh函数 100 6.2.3 ReLU函数 101 6.2.4 Swish函数 103 6.2.5 激活函数总结 103 6.3 softmax算法——处理分类问题 103 6.3.1 什么是softmax 104 6.3.2 softmax原理 104 6.3.3 常用的分类函数 105 6.4 损失函数——用真实值与预测值的距离来指导模型的收敛方向 105 6.4.1 损失函数介绍 105 6.4.2 TensorFlow中常见的loss函数 106 6.5 softmax算法与损失函数的综合应用 108 6.5.1 实例22：交叉熵实验 108 6.5.2 实例23：one_hot实验 109 6.5.3 实例24：sparse交叉熵的使用 110 6.5.4 实例25：计算loss值 110 6.5.5 练习题 111 6.6 梯度下降——让模型逼近最小偏差 111 6.6.1 梯度下降的作用及分类 111 6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函数 112 6.6.3 退化学习率——在训练的速度与精度之间找到平衡 113 6.6.4 实例26：退化学习率的用法举例 114 6.7 初始化学习参数 115 6.8 单个神经元的扩展——Maxout网络 116 6.8.1 Maxout介绍 116 6.8.2 实例27：用Maxout网络实现MNIST分类 117 6.9 练习题 118 第7章 多层神经网络——解决非线性问题 119 7.1 线性问题与非线性问题 119 7.1.1 实例28：用线性单分逻辑回归分析肿瘤是良性还是恶性的 119 7.1.2 实例29：用线性逻辑回归处理多分类问题 123 7.1.3 认识非线性问题 129 7.2 使用隐藏层解决非线性问题 130 7.2.1 实例30：使用带隐藏层的神经网络拟合异或操作 130 7.2.2 非线性网络的可视化及其意义 133 7.2.3 练习题 135 7.3 实例31：利用全连接网络将图片进行分类 136 7.4 全连接网络训练中的优化技巧 137 7.4.1 实例32：利用异或数据集演示过拟合问题 138 7.4.2 正则化 143 7.4.3 实例33：通过正则化改善过拟合情况 144 7.4.4 实例34：通过增大数据集改善过拟合 145 7.4.5 练习题 146 7.4.6 dropout——训练过程中，将部分神经单元暂时丢弃 146 7.4.7 实例35：为异或数据集模型添加dropout 147 7.4.8 实例36：基于退化学习率dropout技术来拟合异或数据集 149 7.4.9 全连接网络的深浅关系 150 7.5 练习题 150 第8章 卷积神经网络——解决参数太多问题 151 8.1 全连接网络的局限性 151 8.2 理解卷积神经网络 152 8.3 网络结构 153 8.3.1 网络结构描述 153 8.3.2 卷积操作 155 8.3.3 池化层 157 8.4 卷积神经网络的相关函数 158 8.4.1 卷积函数tf.nn.conv2d 158 8.4.2 padding规则介绍 159 8.4.3 实例37：卷积函数的使用 160 8.4.4 实例38：使用卷积提取图片的轮廓 165 8.4.5 池化函数tf.nn.max_pool（avg_pool） 167 8.4.6 实例39：池化函数的使用 167 8.5 使用卷积神经网络对图片分类 170 8.5.1 CIFAR介绍 171 8.5.2 下载CIFAR数据 172 8.5.3 实例40：导入并显示CIFAR数据集 173 8.5.4 实例41：显示CIFAR数据集的原始图片 174 8.5.5 cifar10_input的其他功能 176 8.5.6 在TensorFlow中使用queue 176 8.5.7 实例42：协调器的用法演示 178 8.5.8 实例43：为session中的队列加上协调器 179 8.5.9 实例44：建立一个带有全局平均池化层的卷积神经网络 180 8.5.10 练习题 183 8.6 反卷积神经网络 183 8.6.1 反卷积神经网络的应用场景 184 8.6.2 反卷积原理 184 8.6.3 实例45：演示反卷积的操作 185 8.6.4 反池化原理 188 8.6.5 实例46：演示反池化的操作 189 8.6.6 实例47：演示gradients基本用法 192 8.6.7 实例48：使用gradients对多个式子求多变量偏导 192 8.6.8 实例49：演示梯度停止的实现 193 8.7 实例50：用反卷积技术复原卷积网络各层图像 195 8.8 善用函数封装库 198 8.8.1 实例51：使用函数封装库重写CIFAR卷积网络 198 8.8.2 练习题 201 8.9 深度学习的模型训练技巧 201 8.9.1 实例52：优化卷积核技术的演示 201 8.9.2 实例53：多通道卷积技术的演示 202 8.9.3 批量归一化 204 8.9.4 实例54：为CIFAR图片分类模型添加BN 207 8.9.5 练习题 209 第9章 循环神经网络——具有记忆功能的网络 210 9.1 了解RNN的工作原理 210 9.1.1 了解人的记忆原理 210 9.1.2 RNN网络的应用领域 212 9.1.3 正向传播过程 212 9.1.4 随时间反向传播 213 9.2 简单RNN 215 9.2.1 实例55：简单循环神经网络实现——裸写一个退位减法器 215 9.2.2 实例56：使用RNN网络拟合回声信号序列 220 9.3 循环神经网络（RNN）的改进 225 9.3.1 LSTM网络介绍 225 9.3.2 窥视孔连接（Peephole） 228 9.3.3 带有映射输出的STMP 230 9.3.4 基于梯度剪辑的cell 230 9.3.5 GRU网络介绍 230 9.3.6 Bi-RNN网络介绍 231 9.3.7 基于神经网络的时序类分类CTC 232 9.4 TensorFlow实战RNN 233 9.4.1 TensorFlow中的cell类 233 9.4.2 通过cell类构建RNN 234 9.4.3 实例57：构建单层LSTM网络对MNIST数据集分类 239 9.4.4 实例58：构建单层GRU网络对MNIST数据集分类 240 9.4.5 实例59：创建动态单层RNN网络对MNIST数据集分类 240 9.4.6 实例60：静态多层LSTM对MNIST数据集分类 241 9.4.7 实例61：静态多层RNN-LSTM连接GRU对MNIST数据集分类 242 9.4.8 实例62：动态多层RNN对MNIST数据集分类 242 9.4.9 练习题 243 9.4.10 实例63：构建单层动态双向RNN对MNIST数据集分类 243 9.4.11 实例64：构建单层静态双向RNN对MNIST数据集分类 244 9.4.12 实例65：构建多层双向RNN对MNIST数据集分类 246 9.4.13 实例66：构建动态多层双向RNN对MNIST数据集分类 247 9.4.14 初始化RNN 247 9.4.15 优化RNN 248 9.4.16 实例67：在GRUCell中实现LN 249 9.4.17 CTC网络的loss——ctc_loss 251 9.4.18 CTCdecoder 254 9.5 实例68：利用BiRNN实现语音识别 255 9.5.1 语音识别背景 255 9.5.2 获取并整理样本 256 9.5.3 训练模型 265 9.5.4 练习题 272 9.6 实例69：利用RNN训练语言模型 273 9.6.1 准备样本 273 9.6.2 构建模型 275 9.7 语言模型的系统学习 279 9.7.1 统计语言模型 279 9.7.2 词向量 279 9.7.3 word2vec 281 9.7.4 实例70：用CBOW模型训练自己的word2vec 283 9.7.5 实例71：使用指定侯选采样本训练word2vec 293 9.7.6 练习题 296 9.8 处理Seq2Seq任务 296 9.8.1 Seq2Seq任务介绍 296 9.8.2 Encoder-Decoder框架 297 9.8.3 实例72：使用basic_rnn_seq2seq拟合曲线 298 9.8.4 实例73：预测当天的股票价格 306 9.8.5 基于注意力的Seq2Seq 310 9.8.6 实例74：基于Seq2Seq注意力模型实现中英文机器翻译 313 9.9 实例75：制作一个简单的聊天机器人 339 9.9.1 构建项目框架 340 9.9.2 准备聊天样本 340 9.9.3 预处理样本 340 9.9.4 训练样本 341 9.9.5 测试模型 342 9.10 时间序列的高级接口TFTS 344 第10章 自编码网络——能够自学习样本特征的网络 346 10.1 自编码网络介绍及应用 346 10.2 最简单的自编码网络 347 10.3 自编码网络的代码实现 347 10.3.1 实例76：提取图片的特征，并利用特征还原图片 347 10.3.2 线性解码器 351 10.3.3 实例77：提取图片的二维特征，并利用二维特征还原图片 351 10.3.4 实例78：实现卷积网络的自编码 356 10.3.5 练习题 358 10.4 去噪自编码 359 10.5 去噪自编码网络的代码实现 359 10.5.1 实例79：使用去噪自编码网络提取MNIST特征 359 10.5.2 练习题 363 10.6 栈式自编码 364 10.6.1 栈式自编码介绍 364 10.6.2 栈式自编码在深度学习中的意义 365 10.7 深度学习中自编码的常用方法 366 10.7.1 代替和级联 366 10.7.2 自编码的应用场景 366 10.8 去噪自编码与栈式自编码的综合实现 366 10.8.1 实例80：实现去噪自编码 367 10.8.2 实例81：添加模型存储支持分布训练 375 10.8.3 小心分布训练中的“坑” 376 10.8.4 练习题 377 10.9 变分自编码 377 10.9.1 什么是变分自编码 377 10.9.2 实例82：使用变分自编码模拟生成MNIST数据 377 10.9.3 练习题 384 10.10 条件变分自编码 385 10.10.1 什么是条件变分自编码 385 10.10.2 实例83：使用标签指导变分自编码网络生成MNIST数据 385 第3篇 深度学习进阶 第11章 深度神经网络 392 11.1 深度神经网络介绍 392 11.1.1 深度神经网络起源 392 11.1.2 经典模型的特点介绍 393 11.2 GoogLeNet模型介绍 394 11.2.1 MLP卷积层 394 11.2.2 全局均值池化 395 11.2.3 Inception 原始模型 396 11.2.4 Inception v1模型 396 11.2.5 Inception v2模型 397 11.2.6 Inception v3模型 397 11.2.7 Inception v4模型 399 11.3 残差网络（ResNet） 399 .. TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用 作者：林大贵定价：69元 印次：1-1 ISBN：9787302493020 出版日期：2018.02.01 印刷日期：2018.01.16 本书提供安装、上机操作指南，同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。本书分9部分，共21章，内容主要包括基本概念介绍、TensorFlow 与 Keras 的安装、Keras MNIST手写数字识别、Keras CIFAR-10照片图像物体识别、Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM进行IMDb自然语言处理与情感分析、以TensorFlow张量运算仿真神经网络的运行、TensorFlow MNIST手写数字识别、使用GPU大幅加快深度学习训练。 TensorFlow + Keras深度学习方面的知识不需要具备高等数学模型、算法等专业知识，读者只需要具备基本的Python程序设计能力，按照本书的步骤循序渐进地学习，就可以了解深度学习的基本概念，进而实际运用深度学习的技术。 1章  人工智能、机器学习与深度学习简介 1 1.1  人工智能、机器学习、深度学习的关系 2 1.2  机器学习介绍 4 1.3  机器学习分类 4 1.4  深度学习简介 7 1.5  结论 8 2章  深度学习的原理 9 2.1  神经传导的原理 10 2.2  以矩阵运算仿真神经网络 13 2.3  多层感知器模型 14 2.4  使用反向传播算法进行训练 16 2.5  结论 21 3章  TensorFlow与Keras介绍 22 3.1  TensorFlow架构图 23 3.2  TensorFlow简介 24 3.3  TensorFlow程序设计模式 26 3.4  Keras介绍 27 3.5  Keras程序设计模式 28 3.6  Keras与TensorFlow比较 29 3.7  结论 30 4章  在Windows中安装TensorFlow与Keras 31 4.1  安装Anaconda 32 4.2  启动命令提示符 35 4.3  建立TensorFlow的Anaconda虚拟环境 37 4.4  在Anaconda虚拟环境安装TensorFlow与Keras 40 4.5  启动Jupyter Notebook 42 4.6  结论 48 5章  在Linux Ubuntu中安装TensorFlow与Keras 49 5.1  安装Anaconda 50 5.2  安装TensorFlow与Keras 52 5.3  启动Jupyter Notebook 53 5.4  结论 54 6章  Keras MNIST手写数字识别数据集 55 6.1  下载MNIST数据 56 6.2  查看训练数据 58 6.3  查看多项训练数据images与label 60 6.4  多层感知器模型数据预处理 62 6.5  features数据预处理 62 6.6  label数据预处理 64 6.7  结论 65 7章  Keras多层感知器识别手写数字 66 7.1  Keras多元感知器识别MNIST手写数字图像的介绍 67 7.2  进行数据预处理 69 7.3  建立模型 69 7.4  进行训练 73 7.5  以测试数据评估模型准确率 77 7.6  进行预测 78 7.7  显示混淆矩阵 79 7.8  隐藏层增加为1000个神经元 81 7.9  多层感知器加入DropOut功能以避免过度拟合 84 7.10  建立多层感知器模型包含两个隐藏层 86 7.11  结论 89 8章  Keras卷积神经网络识别手写数字 90 8.1  卷积神经网络简介 91 8.2  进行数据预处理 97 8.3  建立模型 98 8.4  进行训练 101 8.5  评估模型准确率 104 8.6  进行预测 104 8.7  显示混淆矩阵 105 8.8   结论 107 9章  Keras CIFAR-10图像识别数据集 108 9.1  下载CIFAR-10数据 109 9.2  查看训练数据 111 9.3  查看多项images与label 112 9.4  将images进行预处理 113 9.5  对label进行数据预处理 114 9.6  结论 115 10章  Keras卷积神经网络识别CIFAR-10图像 116 10.1  卷积神经网络简介 117 10.2  数据预处理 118 10.3  建立模型 119 10.4  进行训练 123 10.5  评估模型准确率 126 10.6  进行预测 126 10.7  查看预测概率 127 10.8  显示混淆矩阵 129 10.9  建立3次的卷积运算神经网络 132 10.10  模型的保存与加载 135 10.11  结论 136 11章  Keras泰坦尼克号上的旅客数据集 137 11.1  下载泰坦尼克号旅客数据集 138 11.2  使用Pandas DataFrame读取数据并进行预处理 140

探索人工智能的底层逻辑与实践：一场关于智能的深度求索 在信息爆炸的时代，人工智能（AI）已不再是科幻小说中的概念，而是深刻影响我们生活的现实力量。从智能助手到自动驾驶，从精准医疗到金融风控，AI的触角无处不在。而驱动这一切的核心技术，正是深度学习。这本书，将带领你深入探究深度学习的奥秘，构建对这一颠覆性技术的全面认知，并辅以业界领先的实践工具，让你不仅理解“是什么”，更能掌握“怎么做”。 第一部分：深度学习的基石——理论的严谨建构 本书的首要目标，是为你打下坚实而牢固的理论基础。我们不会止步于表面的概念介绍，而是将目光投向深度学习的内在逻辑，剖析其之所以能够实现“智能”的根本原因。 从数据到模型：核心概念的拆解 数据预处理与特征工程： 真实世界的数据往往是混乱且不完整的。我们将学习如何有效地清洗、转换和增强数据，使其成为机器学习模型的“优质原料”。这包括理解各种数据类型（图像、文本、数值等）的处理技巧，以及如何通过特征工程来提取对模型训练最有价值的信息。 监督学习、无监督学习与强化学习： 我们将系统地梳理不同机器学习范式的工作原理、适用场景以及它们之间的联系与区别。从分类、回归到聚类、降维，再到智能体与环境的交互，你将对AI解决问题的不同路径有清晰的认识。 模型的基本构成： 神经网络是深度学习的核心。我们将从最基础的感知机模型讲起，逐步深入到多层感知机（MLP），理解神经元之间的连接、激活函数的作用以及前向传播与反向传播的数学原理。我们将揭示梯度下降算法如何驱动模型学习，并通过细致的数学推导，让你真正理解误差如何从输出层传递回输入层，并指导权重和偏置的更新。 损失函数与优化器： 模型学习的终极目标是最小化损失函数。我们将探讨各种常用的损失函数，例如交叉熵、均方误差等，并理解它们各自的适用性。同时，我们将深入研究不同的优化算法，如SGD、Adam、RMSprop等，理解它们如何加速和稳定模型的收敛过程，以及它们在不同场景下的优劣。 神经网络的演进与强大：深入探索关键架构 卷积神经网络（CNN）的魔力： 图像识别、目标检测等视觉任务之所以能够取得巨大成功，离不开CNN的贡献。我们将详细讲解卷积层、池化层、全连接层等核心组件，以及感受野、权值共享等关键概念。通过直观的图示和深入的原理分析，你会明白CNN是如何模拟人类视觉系统，有效地从图像中提取空间层级特征的。 循环神经网络（RNN）的序列之美： 对于文本、语音等序列数据，RNN是不可或缺的工具。我们将揭示RNN如何通过“记忆”来处理时序信息，并重点分析其面临的梯度消失和梯度爆炸问题。在此基础上，我们将深入讲解LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）的内部结构和工作机制，理解它们如何通过门控机制有效地捕捉长距离依赖关系，从而在自然语言处理（NLP）等领域大放异彩。 Transformer架构的革命： 近年来，Transformer模型以其强大的并行处理能力和优异的性能，彻底改变了NLP领域，并逐渐渗透到其他领域。我们将详细阐述自注意力机制（Self-Attention）的核心思想，理解其如何打破RNN的顺序限制，实现全局依赖的建模。通过对Encoder-Decoder结构的深入分析，以及多头注意力的作用，你将领略Transformer架构的强大之处。 模型训练的精髓：从理论到实践的桥梁 正则化技术： 过拟合是模型训练中的常见难题。我们将系统介绍L1、L2正则化、Dropout、Batch Normalization等技术，理解它们如何有效地约束模型复杂度，提高模型的泛化能力。 超参数调优： 学习率、批量大小、网络层数、神经元数量……这些超参数的选择对模型性能至关重要。我们将探讨系统性的超参数搜索方法，例如网格搜索、随机搜索，以及更高级的贝叶斯优化方法，帮助你找到模型的“最佳配置”。 模型评估与诊断： 如何客观地评价模型的性能？我们将学习各种评估指标（准确率、召回率、F1分数、ROC曲线等），并掌握如何通过混淆矩阵、学习曲线等工具来诊断模型的问题，并对症下药。 第二部分：Keras与TensorFlow——驱动智能的实践工具 理论的深度需要强大的工具来落地。本书将以Keras和TensorFlow为主要实践平台，引领你将理论知识转化为实际的AI应用。 Keras：高效易用的深度学习API Keras的入门： 我们将从Keras的基本架构开始，介绍其模型构建（Sequential API和Functional API）、层（Layers）的使用、编译（Compile）模型以及训练（Fit）模型等核心操作。你将发现Keras简洁的API设计，能够让你快速地搭建和实验各种深度学习模型。 构建经典模型： 通过Keras，我们将一步步实现前面理论部分介绍的MLP、CNN、RNN等模型。例如，你将学会如何使用Keras搭建一个用于图像分类的CNN模型，或者一个用于文本情感分析的RNN模型。 自定义层与损失函数： 当内置的组件无法满足需求时，Keras也提供了强大的自定义能力。我们将学习如何创建自己的神经网络层，以及如何定义自定义的损失函数，以应对更复杂的建模任务。 数据加载与处理： Keras提供了便捷的数据加载器（Data Generators），我们将学习如何高效地处理大规模数据集，实现数据增强，从而提升模型的训练效果。 TensorFlow：强大的深度学习底层框架 TensorFlow的核心概念： 理解TensorFlow的计算图、张量（Tensors）、变量（Variables）、操作（Operations）等核心概念，是掌握其强大功能的基础。我们将深入讲解TensorFlow的即时执行（Eager Execution）和图执行模式，以及如何利用它们来构建高性能的模型。 从Keras到TensorFlow： 我们将展示如何利用TensorFlow更底层的功能来扩展Keras的功能，或者直接使用TensorFlow API来构建模型。这有助于你深入理解模型的内部运作机制，并为更高级的定制和优化打下基础。 分布式训练与部署： 当模型规模庞大或数据量巨大时，分布式训练变得尤为重要。我们将介绍TensorFlow在分布式训练方面的支持，以及如何将训练好的模型部署到不同的平台（如服务器、移动设备）。 TensorFlow生态系统： 除了核心的TensorFlow库，我们还将简要介绍TensorBoard（可视化工具）、TensorFlow Lite（移动端部署）等周边工具，让你了解TensorFlow的完整生态系统，并能根据实际需求选择合适的工具。 第三部分：前沿应用与进阶实践——解锁AI的无限可能 在掌握了理论基础和实践工具之后，我们将目光投向深度学习在各个领域的实际应用，并引导你进行更深入的进阶探索。 计算机视觉的视觉盛宴： 图像分类与识别： 从手写数字识别到明星人脸识别，CNN在图像分类领域取得了举世瞩目的成就。我们将讲解如何使用预训练模型（如ResNet、VGG）进行迁移学习，快速构建高性能的图像分类器。 目标检测与分割： 如何在图像中定位并识别出多个物体？我们将介绍YOLO、Faster R-CNN等经典的目标检测算法，并探讨实例分割（Instance Segmentation）的技术。 图像生成： GAN（生成对抗网络）的神奇之处在于能够生成逼真的图像。我们将深入分析GAN的原理，并展示如何利用它来生成人脸、风景等图像。 自然语言处理的语言智能： 文本分类与情感分析： 理解文本的含义，并进行分类或情感判断，是NLP的基础任务。我们将使用RNN、CNN以及Transformer模型来解决这些问题。 机器翻译与文本生成： 让机器理解并生成自然语言，是AI的重要目标。我们将讲解Seq2Seq模型、Attention机制以及Transformer在机器翻译和文本生成中的应用。 问答系统与对话机器人： 构建能够理解用户意图并进行智能交互的系统，是NLP领域的挑战。我们将探讨构建问答系统和对话机器人的关键技术。 强化学习的决策智能： 强化学习的基本原理： 从马尔可夫决策过程（MDP）到Q-learning、Deep Q-Network（DQN），我们将系统介绍强化学习的核心概念。 策略梯度与Actor-Critic方法： 探索更高级的强化学习算法，理解它们如何通过学习最优策略来做出决策。 强化学习在游戏与机器人领域的应用： 通过AlphaGo等案例，我们将展示强化学习在游戏、机器人控制等领域的强大潜力。 模型优化与部署： 模型剪枝与量化： 如何在保证性能的前提下，减小模型体积，提高推理速度？我们将介绍模型剪枝和量化等模型压缩技术。 模型服务化： 将训练好的模型部署到生产环境中，为用户提供服务，是AI落地的关键一步。我们将介绍模型服务化的常见流程和技术。 这本书，将是你踏入深度学习与人工智能殿堂的理想起点。它不仅为你铺设了坚实的理论基石，更提供了实践中不可或缺的利器。无论你是初学者，希望系统地理解AI背后的原理；还是有一定基础，渴望深入掌握前沿技术并将其应用于实际项目，都能在这场关于智能的深度求索中，找到属于自己的方向与收获。这是一场关于理解、创造和革新的旅程，让我们一起，用深度学习的力量，构建更智能的未来。

评分☆☆☆☆☆

作为一个已经接触过一些深度学习基础知识的开发者，我更关注的是这本书的“进阶”和“实战”部分。市面上关于TensorFlow入门的书籍不少，但很多都停留在基础概念的讲解，对于如何将模型部署到实际应用中，以及如何优化模型性能，却很少深入探讨。这本书的标题中有“进阶实战”和“实践应用”，让我看到了希望。我特别想知道，在书中关于图像识别和自然语言处理的章节，会用到哪些经典的模型，例如CNN、RNN、LSTM或者Transformer？作者会如何讲解这些模型的原理，以及如何在TensorFlow和Keras中高效地实现它们？我期望书中能有详细的代码示例，并且解释清楚每一步的逻辑，而不是简单地粘贴代码。此外，关于模型的调优，比如超参数的寻找、正则化技术的应用、early stopping等，如果能有详细的讲解和实操演示，那就太棒了。我希望这本书能帮助我突破瓶颈，将理论知识转化为能够解决实际问题的AI解决方案。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对人工智能领域充满好奇心的学生，虽然接触深度学习的时间不长，但已经被这个充满魔力的领域深深吸引。看到《深度学习之TensorFlow 入门 原理与进阶实战+Keras深度学习人工智能实践应用》这本书，我感觉它就像是为我量身定做的。我最看重的是它“入门”的部分，希望能够用通俗易懂的语言解释清楚深度学习的基本概念，比如什么是神经网络，它们是如何学习的，以及为什么TensorFlow和Keras是如此流行的工具。我希望书中能有大量的图示和简单的例子，帮助我理解抽象的数学原理。其次，“进阶实战”和“实践应用”让我看到了未来的可能性。我特别想学习如何构建一个能够识别猫狗的图像分类模型，或者一个能够生成文本的自然语言处理模型。我希望书中能提供完整的代码，让我可以跟着一步一步地练习，并且理解每一行代码的含义。这本书的出现，给了我一个系统学习深度学习的绝佳机会，让我能够从零开始，一步步成为一名合格的AI实践者。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在职工程师，工作之余对人工智能技术很感兴趣，一直想找一本能够快速上手并解决实际问题的深度学习书籍。《深度学习之TensorFlow 入门 原理与进阶实战+Keras深度学习人工智能实践应用》这个书名非常吸引我，特别是“进阶实战”和“实践应用”这几个词。我希望这本书能够带我从TensorFlow和Keras的基础用法出发，快速进入到实际的项目开发中。我最关心的是书中会涉及哪些实际的AI应用场景，比如智能推荐系统、图像识别、语音识别或者自动化控制等等，并且希望作者能够提供清晰的代码示例，让我能够直接运行并理解。更重要的是，我希望这本书能教我一些实际的调优技巧和部署经验，让我能够将学到的知识应用到我的工作中。我不太喜欢过于理论化的讲解，更倾向于通过实践来学习，这本书的风格听起来正是我所需要的，能够帮助我快速提升AI应用开发的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名希望将AI技术融入到自己研究领域的研究者，我对《深度学习之TensorFlow 入门 原理与进阶实战+Keras深度学习人工智能实践应用》的“实践应用”部分尤为关注。我的研究方向可能涉及到一些非标准的数据集和特定的任务，因此，我需要的是能够灵活应用和调整模型的书籍。我希望书中不仅仅是罗列一些经典的案例，更重要的是能够教会我如何根据自己的需求，去设计、构建和优化深度学习模型。例如，在处理我的领域特有的数据时，如何选择合适的网络结构？如何进行有效的特征工程？如何评估模型的泛化能力？这些都是我在实践中经常遇到的难题。这本书如果能提供一些关于模型选择、数据预处理、损失函数设计等方面的指导原则，以及在Keras中如何实现这些定制化操作的技巧，将会对我非常有价值。我期待这本书能够成为我解决研究问题的有力工具，帮助我将深度学习的强大能力应用到我的具体工作中。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本《深度学习之TensorFlow 入门 原理与进阶实战+Keras深度学习人工智能实践应用》，感觉分量十足，厚厚的一本，光是看着就很有学习的冲动。我之前对深度学习一直很感兴趣，但总觉得概念太抽象，代码也写不好。这本从“入门”开始，确实给了我很大的信心。翻开目录，看到从基础概念讲起，比如神经网络的构成，损失函数，优化器等等，感觉作者考虑得很周到，不是上来就扔一堆复杂的代码。然后是TensorFlow的安装和基本用法，我最怕的就是环境配置的问题，希望书中能有详细的指导，让我能够顺利搭建起开发环境。更吸引我的是“进阶实战”这部分，里面列举了图像识别、自然语言处理等实际应用，这正是我想看到的，理论结合实际操作，才能真正掌握知识。我对如何将理论知识转化为实际的AI应用充满期待，尤其是看到“Keras深度学习人工智能实践应用”的字样，感觉这本书将理论与实践完美结合，能够让我快速上手，解决实际问题。