深度學習之TensorFlow 入門 原理與進階實戰+Keras深度學習人工智能實踐應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李金洪 著

圖書標籤:

• 深度學習
• TensorFlow
• Keras
• 人工智能
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• 實戰
• 入門
• 進階

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111590057

商品編碼：25950137918

書名：	【正版】深度學習之TensorFlow：入門、原理與進階實戰|7436497
圖書定價：	99元
圖書作者：	李金洪
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2018/3/1 0:00:00
ISBN號：	9787111590057
開本：	16開
頁數：	0
版次：	1-1

目錄

配套學習資源 前言  第1篇 深度學習與TensorFlow基礎 第1章 快速瞭解人工智能與TensorFlow 2 1.1 什麼是深度學習 2 1.2 TensorFlow是做什麼的 3 1.3 TensorFlow的特點 4 1.4 其他深度學習框架特點及介紹 5 1.5 如何通過本書學好深度學習 6 1.5.1 深度學習怎麼學 6 1.5.2 如何學習本書 7 第2章 搭建開發環境 8 2.1 下載及安裝Anaconda開發工具 8 2.2 在Windows平颱下載及安裝TensorFlow 11 2.3 GPU版本的安裝方法 12 2.3.1 安裝CUDA軟件包 12 2.3.2 安裝cuDNN庫 13 2.3.3 測試顯卡 14 2.4 熟悉Anaconda 3開發工具 15 2.4.1 快速瞭解Spyder 16 2.4.2 快速瞭解Jupyter Notebook 18 第3章 TensorFlow基本開發步驟——以邏輯迴歸擬閤二維數據為例 19 3.1 實例1：從一組看似混亂的數據中找齣y≈2x的規律 19 3.1.1 準備數據 20 3.1.2 搭建模型 21 3.1.3 迭代訓練模型 23 3.1.4 使用模型 25 3.2 模型是如何訓練齣來的 25 3.2.1 模型裏的內容及意義 25 3.2.2 模型內部的數據流嚮 26 3.3 瞭解TensorFlow開發的基本步驟 27 3.3.1 定義輸入節點的方法 27 3.3.2 實例2：通過字典類型定義輸入節點 28 3.3.3 實例3：直接定義輸入節點 28 3.3.4 定義“學習參數”的變量 29 3.3.5 實例4：通過字典類型定義“學習參數” 29 3.3.6 定義“運算” 29 3.3.7 優化函數，優化目標 30 3.3.8 初始化所有變量 30 3.3.9 迭代更新參數到最優解 31 3.3.10 測試模型 31 3.3.11 使用模型 31 第4章 TensorFlow編程基礎 32 4.1 編程模型 32 4.1.1 瞭解模型的運行機製 33 4.1.2 實例5：編寫hello world程序演示session的使用 34 4.1.3 實例6：演示with session的使用 35 4.1.4 實例7：演示注入機製 35 4.1.5 建立session的其他方法 36 4.1.6 實例8：使用注入機製獲取節點 36 4.1.7 指定GPU運算 37 4.1.8 設置GPU使用資源 37 4.1.9 保存和載入模型的方法介紹 38 4.1.10 實例9：保存/載入綫性迴歸模型 38 4.1.11 實例10：分析模型內容，演示模型的其他保存方法 40 4.1.12 檢查點（Checkpoint） 41 4.1.13 實例11：為模型添加保存檢查點 41 4.1.14 實例12：更簡便地保存檢查點 44 4.1.15 模型操作常用函數總結 45 4.1.16 TensorBoard可視化介紹 45 4.1.17 實例13：綫性迴歸的TensorBoard可視化 46 4.2 TensorFlow基礎類型定義及操作函數介紹 48 4.2.1 張量及操作 49 4.2.2 算術運算函數 55 4.2.3 矩陣相關的運算 56 4.2.4 復數操作函數 58 4.2.5 規約計算 59 4.2.6 分割 60 4.2.7 序列比較與索引提取 61 4.2.8 錯誤類 62 4.3 共享變量 62 4.3.1 共享變量用途 62 4.3.2 使用get-variable獲取變量 63 4.3.3 實例14：演示get_variable和Variable的區彆 63 4.3.4 實例15：在特定的作用域下獲取變量 65 4.3.5 實例16：共享變量功能的實現 66 4.3.6 實例17：初始化共享變量的作用域 67 4.3.7 實例18：演示作用域與操作符的受限範圍 68 4.4 實例19：圖的基本操作 70 4.4.1 建立圖 70 4.4.2 獲取張量 71 4.4.3 獲取節點操作 72 4.4.4 獲取元素列錶 73 4.4.5 獲取對象 73 4.4.6 練習題 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的具體方法 75 4.5.3 實例20：使用TensorFlow實現分布式部署訓練 75 4.6 動態圖（Eager） 81 4.7 數據集（tf.data） 82 第5章 識彆圖中模糊的手寫數字（實例21） 83 5.1 導入圖片數據集 84 5.1.1 MNIST數據集介紹 84 5.1.2 下載並安裝MNIST數據集 85 5.2 分析圖片的特點，定義變量 87 5.3 構建模型 87 5.3.1 定義學習參數 87 5.3.2 定義輸齣節點 88 5.3.3 定義反嚮傳播的結構 88 5.4 訓練模型並輸齣中間狀態參數 89 5.5 測試模型 90 5.6 保存模型 91 5.7 讀取模型 92 第2篇 深度學習基礎——神經網絡 第6章 單個神經元 96 6.1 神經元的擬閤原理 96 6.1.1 正嚮傳播 98 6.1.2 反嚮傳播 98 6.2 激活函數——加入非綫性因素，解決綫性模型缺陷 99 6.2.1 Sigmoid函數 99 6.2.2 Tanh函數 100 6.2.3 ReLU函數 101 6.2.4 Swish函數 103 6.2.5 激活函數總結 103 6.3 softmax算法——處理分類問題 103 6.3.1 什麼是softmax 104 6.3.2 softmax原理 104 6.3.3 常用的分類函數 105 6.4 損失函數——用真實值與預測值的距離來指導模型的收斂方嚮 105 6.4.1 損失函數介紹 105 6.4.2 TensorFlow中常見的loss函數 106 6.5 softmax算法與損失函數的綜閤應用 108 6.5.1 實例22：交叉熵實驗 108 6.5.2 實例23：one_hot實驗 109 6.5.3 實例24：sparse交叉熵的使用 110 6.5.4 實例25：計算loss值 110 6.5.5 練習題 111 6.6 梯度下降——讓模型逼近最小偏差 111 6.6.1 梯度下降的作用及分類 111 6.6.2 TensorFlow中的梯度下降函數 112 6.6.3 退化學習率——在訓練的速度與精度之間找到平衡 113 6.6.4 實例26：退化學習率的用法舉例 114 6.7 初始化學習參數 115 6.8 單個神經元的擴展——Maxout網絡 116 6.8.1 Maxout介紹 116 6.8.2 實例27：用Maxout網絡實現MNIST分類 117 6.9 練習題 118 第7章 多層神經網絡——解決非綫性問題 119 7.1 綫性問題與非綫性問題 119 7.1.1 實例28：用綫性單分邏輯迴歸分析腫瘤是良性還是惡性的 119 7.1.2 實例29：用綫性邏輯迴歸處理多分類問題 123 7.1.3 認識非綫性問題 129 7.2 使用隱藏層解決非綫性問題 130 7.2.1 實例30：使用帶隱藏層的神經網絡擬閤異或操作 130 7.2.2 非綫性網絡的可視化及其意義 133 7.2.3 練習題 135 7.3 實例31：利用全連接網絡將圖片進行分類 136 7.4 全連接網絡訓練中的優化技巧 137 7.4.1 實例32：利用異或數據集演示過擬閤問題 138 7.4.2 正則化 143 7.4.3 實例33：通過正則化改善過擬閤情況 144 7.4.4 實例34：通過增大數據集改善過擬閤 145 7.4.5 練習題 146 7.4.6 dropout——訓練過程中，將部分神經單元暫時丟棄 146 7.4.7 實例35：為異或數據集模型添加dropout 147 7.4.8 實例36：基於退化學習率dropout技術來擬閤異或數據集 149 7.4.9 全連接網絡的深淺關係 150 7.5 練習題 150 第8章 捲積神經網絡——解決參數太多問題 151 8.1 全連接網絡的局限性 151 8.2 理解捲積神經網絡 152 8.3 網絡結構 153 8.3.1 網絡結構描述 153 8.3.2 捲積操作 155 8.3.3 池化層 157 8.4 捲積神經網絡的相關函數 158 8.4.1 捲積函數tf.nn.conv2d 158 8.4.2 padding規則介紹 159 8.4.3 實例37：捲積函數的使用 160 8.4.4 實例38：使用捲積提取圖片的輪廓 165 8.4.5 池化函數tf.nn.max_pool（avg_pool） 167 8.4.6 實例39：池化函數的使用 167 8.5 使用捲積神經網絡對圖片分類 170 8.5.1 CIFAR介紹 171 8.5.2 下載CIFAR數據 172 8.5.3 實例40：導入並顯示CIFAR數據集 173 8.5.4 實例41：顯示CIFAR數據集的原始圖片 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 實例42：協調器的用法演示 178 8.5.8 實例43：為session中的隊列加上協調器 179 8.5.9 實例44：建立一個帶有全局平均池化層的捲積神經網絡 180 8.5.10 練習題 183 8.6 反捲積神經網絡 183 8.6.1 反捲積神經網絡的應用場景 184 8.6.2 反捲積原理 184 8.6.3 實例45：演示反捲積的操作 185 8.6.4 反池化原理 188 8.6.5 實例46：演示反池化的操作 189 8.6.6 實例47：演示gradients基本用法 192 8.6.7 實例48：使用gradients對多個式子求多變量偏導 192 8.6.8 實例49：演示梯度停止的實現 193 8.7 實例50：用反捲積技術復原捲積網絡各層圖像 195 8.8 善用函數封裝庫 198 8.8.1 實例51：使用函數封裝庫重寫CIFAR捲積網絡 198 8.8.2 練習題 201 8.9 深度學習的模型訓練技巧 201 8.9.1 實例52：優化捲積核技術的演示 201 8.9.2 實例53：多通道捲積技術的演示 202 8.9.3 批量歸一化 204 8.9.4 實例54：為CIFAR圖片分類模型添加BN 207 8.9.5 練習題 209 第9章 循環神經網絡——具有記憶功能的網絡 210 9.1 瞭解RNN的工作原理 210 9.1.1 瞭解人的記憶原理 210 9.1.2 RNN網絡的應用領域 212 9.1.3 正嚮傳播過程 212 9.1.4 隨時間反嚮傳播 213 9.2 簡單RNN 215 9.2.1 實例55：簡單循環神經網絡實現——裸寫一個退位減法器 215 9.2.2 實例56：使用RNN網絡擬閤迴聲信號序列 220 9.3 循環神經網絡（RNN）的改進 225 9.3.1 LSTM網絡介紹 225 9.3.2 窺視孔連接（Peephole） 228 9.3.3 帶有映射輸齣的STMP 230 9.3.4 基於梯度剪輯的cell 230 9.3.5 GRU網絡介紹 230 9.3.6 Bi-RNN網絡介紹 231 9.3.7 基於神經網絡的時序類分類CTC 232 9.4 TensorFlow實戰RNN 233 9.4.1 TensorFlow中的cell類 233 9.4.2 通過cell類構建RNN 234 9.4.3 實例57：構建單層LSTM網絡對MNIST數據集分類 239 9.4.4 實例58：構建單層GRU網絡對MNIST數據集分類 240 9.4.5 實例59：創建動態單層RNN網絡對MNIST數據集分類 240 9.4.6 實例60：靜態多層LSTM對MNIST數據集分類 241 9.4.7 實例61：靜態多層RNN-LSTM連接GRU對MNIST數據集分類 242 9.4.8 實例62：動態多層RNN對MNIST數據集分類 242 9.4.9 練習題 243 9.4.10 實例63：構建單層動態雙嚮RNN對MNIST數據集分類 243 9.4.11 實例64：構建單層靜態雙嚮RNN對MNIST數據集分類 244 9.4.12 實例65：構建多層雙嚮RNN對MNIST數據集分類 246 9.4.13 實例66：構建動態多層雙嚮RNN對MNIST數據集分類 247 9.4.14 初始化RNN 247 9.4.15 優化RNN 248 9.4.16 實例67：在GRUCell中實現LN 249 9.4.17 CTC網絡的loss——ctc_loss 251 9.4.18 CTCdecoder 254 9.5 實例68：利用BiRNN實現語音識彆 255 9.5.1 語音識彆背景 255 9.5.2 獲取並整理樣本 256 9.5.3 訓練模型 265 9.5.4 練習題 272 9.6 實例69：利用RNN訓練語言模型 273 9.6.1 準備樣本 273 9.6.2 構建模型 275 9.7 語言模型的係統學習 279 9.7.1 統計語言模型 279 9.7.2 詞嚮量 279 9.7.3 word2vec 281 9.7.4 實例70：用CBOW模型訓練自己的word2vec 283 9.7.5 實例71：使用指定侯選采樣本訓練word2vec 293 9.7.6 練習題 296 9.8 處理Seq2Seq任務 296 9.8.1 Seq2Seq任務介紹 296 9.8.2 Encoder-Decoder框架 297 9.8.3 實例72：使用basic_rnn_seq2seq擬閤麯綫 298 9.8.4 實例73：預測當天的股票價格 306 9.8.5 基於注意力的Seq2Seq 310 9.8.6 實例74：基於Seq2Seq注意力模型實現中英文機器翻譯 313 9.9 實例75：製作一個簡單的聊天機器人 339 9.9.1 構建項目框架 340 9.9.2 準備聊天樣本 340 9.9.3 預處理樣本 340 9.9.4 訓練樣本 341 9.9.5 測試模型 342 9.10 時間序列的高級接口TFTS 344 第10章 自編碼網絡——能夠自學習樣本特徵的網絡 346 10.1 自編碼網絡介紹及應用 346 10.2 最簡單的自編碼網絡 347 10.3 自編碼網絡的代碼實現 347 10.3.1 實例76：提取圖片的特徵，並利用特徵還原圖片 347 10.3.2 綫性解碼器 351 10.3.3 實例77：提取圖片的二維特徵，並利用二維特徵還原圖片 351 10.3.4 實例78：實現捲積網絡的自編碼 356 10.3.5 練習題 358 10.4 去噪自編碼 359 10.5 去噪自編碼網絡的代碼實現 359 10.5.1 實例79：使用去噪自編碼網絡提取MNIST特徵 359 10.5.2 練習題 363 10.6 棧式自編碼 364 10.6.1 棧式自編碼介紹 364 10.6.2 棧式自編碼在深度學習中的意義 365 10.7 深度學習中自編碼的常用方法 366 10.7.1 代替和級聯 366 10.7.2 自編碼的應用場景 366 10.8 去噪自編碼與棧式自編碼的綜閤實現 366 10.8.1 實例80：實現去噪自編碼 367 10.8.2 實例81：添加模型存儲支持分布訓練 375 10.8.3 小心分布訓練中的“坑” 376 10.8.4 練習題 377 10.9 變分自編碼 377 10.9.1 什麼是變分自編碼 377 10.9.2 實例82：使用變分自編碼模擬生成MNIST數據 377 10.9.3 練習題 384 10.10 條件變分自編碼 385 10.10.1 什麼是條件變分自編碼 385 10.10.2 實例83：使用標簽指導變分自編碼網絡生成MNIST數據 385 第3篇 深度學習進階 第11章 深度神經網絡 392 11.1 深度神經網絡介紹 392 11.1.1 深度神經網絡起源 392 11.1.2 經典模型的特點介紹 393 11.2 GoogLeNet模型介紹 394 11.2.1 MLP捲積層 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 殘差網絡（ResNet） 399 .. TensorFlow+Keras深度學習人工智能實踐應用 作者：林大貴定價：69元 印次：1-1 ISBN：9787302493020 齣版日期：2018.02.01 印刷日期：2018.01.16 本書提供安裝、上機操作指南，同時輔以大量範例程序介紹TensorFlow + Keras深度學習方麵的知識。本書分9部分，共21章，內容主要包括基本概念介紹、TensorFlow 與 Keras 的安裝、Keras MNIST手寫數字識彆、Keras CIFAR-10照片圖像物體識彆、Keras多層感知器預測泰坦尼剋號上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM進行IMDb自然語言處理與情感分析、以TensorFlow張量運算仿真神經網絡的運行、TensorFlow MNIST手寫數字識彆、使用GPU大幅加快深度學習訓練。 TensorFlow + Keras深度學習方麵的知識不需要具備高等數學模型、算法等專業知識，讀者隻需要具備基本的Python程序設計能力，按照本書的步驟循序漸進地學習，就可以瞭解深度學習的基本概念，進而實際運用深度學習的技術。 1章  人工智能、機器學習與深度學習簡介 1 1.1  人工智能、機器學習、深度學習的關係 2 1.2  機器學習介紹 4 1.3  機器學習分類 4 1.4  深度學習簡介 7 1.5  結論 8 2章  深度學習的原理 9 2.1  神經傳導的原理 10 2.2  以矩陣運算仿真神經網絡 13 2.3  多層感知器模型 14 2.4  使用反嚮傳播算法進行訓練 16 2.5  結論 21 3章  TensorFlow與Keras介紹 22 3.1  TensorFlow架構圖 23 3.2  TensorFlow簡介 24 3.3  TensorFlow程序設計模式 26 3.4  Keras介紹 27 3.5  Keras程序設計模式 28 3.6  Keras與TensorFlow比較 29 3.7  結論 30 4章  在Windows中安裝TensorFlow與Keras 31 4.1  安裝Anaconda 32 4.2  啓動命令提示符 35 4.3  建立TensorFlow的Anaconda虛擬環境 37 4.4  在Anaconda虛擬環境安裝TensorFlow與Keras 40 4.5  啓動Jupyter Notebook 42 4.6  結論 48 5章  在Linux Ubuntu中安裝TensorFlow與Keras 49 5.1  安裝Anaconda 50 5.2  安裝TensorFlow與Keras 52 5.3  啓動Jupyter Notebook 53 5.4  結論 54 6章  Keras MNIST手寫數字識彆數據集 55 6.1  下載MNIST數據 56 6.2  查看訓練數據 58 6.3  查看多項訓練數據images與label 60 6.4  多層感知器模型數據預處理 62 6.5  features數據預處理 62 6.6  label數據預處理 64 6.7  結論 65 7章  Keras多層感知器識彆手寫數字 66 7.1  Keras多元感知器識彆MNIST手寫數字圖像的介紹 67 7.2  進行數據預處理 69 7.3  建立模型 69 7.4  進行訓練 73 7.5  以測試數據評估模型準確率 77 7.6  進行預測 78 7.7  顯示混淆矩陣 79 7.8  隱藏層增加為1000個神經元 81 7.9  多層感知器加入DropOut功能以避免過度擬閤 84 7.10  建立多層感知器模型包含兩個隱藏層 86 7.11  結論 89 8章  Keras捲積神經網絡識彆手寫數字 90 8.1  捲積神經網絡簡介 91 8.2  進行數據預處理 97 8.3  建立模型 98 8.4  進行訓練 101 8.5  評估模型準確率 104 8.6  進行預測 104 8.7  顯示混淆矩陣 105 8.8   結論 107 9章  Keras CIFAR-10圖像識彆數據集 108 9.1  下載CIFAR-10數據 109 9.2  查看訓練數據 111 9.3  查看多項images與label 112 9.4  將images進行預處理 113 9.5  對label進行數據預處理 114 9.6  結論 115 10章  Keras捲積神經網絡識彆CIFAR-10圖像 116 10.1  捲積神經網絡簡介 117 10.2  數據預處理 118 10.3  建立模型 119 10.4  進行訓練 123 10.5  評估模型準確率 126 10.6  進行預測 126 10.7  查看預測概率 127 10.8  顯示混淆矩陣 129 10.9  建立3次的捲積運算神經網絡 132 10.10  模型的保存與加載 135 10.11  結論 136 11章  Keras泰坦尼剋號上的旅客數據集 137 11.1  下載泰坦尼剋號旅客數據集 138 11.2  使用Pandas DataFrame讀取數據並進行預處理 140

探索人工智能的底層邏輯與實踐：一場關於智能的深度求索 在信息爆炸的時代，人工智能（AI）已不再是科幻小說中的概念，而是深刻影響我們生活的現實力量。從智能助手到自動駕駛，從精準醫療到金融風控，AI的觸角無處不在。而驅動這一切的核心技術，正是深度學習。這本書，將帶領你深入探究深度學習的奧秘，構建對這一顛覆性技術的全麵認知，並輔以業界領先的實踐工具，讓你不僅理解“是什麼”，更能掌握“怎麼做”。 第一部分：深度學習的基石——理論的嚴謹建構 本書的首要目標，是為你打下堅實而牢固的理論基礎。我們不會止步於錶麵的概念介紹，而是將目光投嚮深度學習的內在邏輯，剖析其之所以能夠實現“智能”的根本原因。 從數據到模型：核心概念的拆解 數據預處理與特徵工程： 真實世界的數據往往是混亂且不完整的。我們將學習如何有效地清洗、轉換和增強數據，使其成為機器學習模型的“優質原料”。這包括理解各種數據類型（圖像、文本、數值等）的處理技巧，以及如何通過特徵工程來提取對模型訓練最有價值的信息。 監督學習、無監督學習與強化學習： 我們將係統地梳理不同機器學習範式的工作原理、適用場景以及它們之間的聯係與區彆。從分類、迴歸到聚類、降維，再到智能體與環境的交互，你將對AI解決問題的不同路徑有清晰的認識。 模型的基本構成： 神經網絡是深度學習的核心。我們將從最基礎的感知機模型講起，逐步深入到多層感知機（MLP），理解神經元之間的連接、激活函數的作用以及前嚮傳播與反嚮傳播的數學原理。我們將揭示梯度下降算法如何驅動模型學習，並通過細緻的數學推導，讓你真正理解誤差如何從輸齣層傳遞迴輸入層，並指導權重和偏置的更新。 損失函數與優化器： 模型學習的終極目標是最小化損失函數。我們將探討各種常用的損失函數，例如交叉熵、均方誤差等，並理解它們各自的適用性。同時，我們將深入研究不同的優化算法，如SGD、Adam、RMSprop等，理解它們如何加速和穩定模型的收斂過程，以及它們在不同場景下的優劣。 神經網絡的演進與強大：深入探索關鍵架構 捲積神經網絡（CNN）的魔力： 圖像識彆、目標檢測等視覺任務之所以能夠取得巨大成功，離不開CNN的貢獻。我們將詳細講解捲積層、池化層、全連接層等核心組件，以及感受野、權值共享等關鍵概念。通過直觀的圖示和深入的原理分析，你會明白CNN是如何模擬人類視覺係統，有效地從圖像中提取空間層級特徵的。 循環神經網絡（RNN）的序列之美： 對於文本、語音等序列數據，RNN是不可或缺的工具。我們將揭示RNN如何通過“記憶”來處理時序信息，並重點分析其麵臨的梯度消失和梯度爆炸問題。在此基礎上，我們將深入講解LSTM（長短期記憶網絡）和GRU（門控循環單元）的內部結構和工作機製，理解它們如何通過門控機製有效地捕捉長距離依賴關係，從而在自然語言處理（NLP）等領域大放異彩。 Transformer架構的革命： 近年來，Transformer模型以其強大的並行處理能力和優異的性能，徹底改變瞭NLP領域，並逐漸滲透到其他領域。我們將詳細闡述自注意力機製（Self-Attention）的核心思想，理解其如何打破RNN的順序限製，實現全局依賴的建模。通過對Encoder-Decoder結構的深入分析，以及多頭注意力的作用，你將領略Transformer架構的強大之處。 模型訓練的精髓：從理論到實踐的橋梁 正則化技術： 過擬閤是模型訓練中的常見難題。我們將係統介紹L1、L2正則化、Dropout、Batch Normalization等技術，理解它們如何有效地約束模型復雜度，提高模型的泛化能力。 超參數調優： 學習率、批量大小、網絡層數、神經元數量……這些超參數的選擇對模型性能至關重要。我們將探討係統性的超參數搜索方法，例如網格搜索、隨機搜索，以及更高級的貝葉斯優化方法，幫助你找到模型的“最佳配置”。 模型評估與診斷： 如何客觀地評價模型的性能？我們將學習各種評估指標（準確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫等），並掌握如何通過混淆矩陣、學習麯綫等工具來診斷模型的問題，並對癥下藥。 第二部分：Keras與TensorFlow——驅動智能的實踐工具 理論的深度需要強大的工具來落地。本書將以Keras和TensorFlow為主要實踐平颱，引領你將理論知識轉化為實際的AI應用。 Keras：高效易用的深度學習API Keras的入門： 我們將從Keras的基本架構開始，介紹其模型構建（Sequential API和Functional API）、層（Layers）的使用、編譯（Compile）模型以及訓練（Fit）模型等核心操作。你將發現Keras簡潔的API設計，能夠讓你快速地搭建和實驗各種深度學習模型。 構建經典模型： 通過Keras，我們將一步步實現前麵理論部分介紹的MLP、CNN、RNN等模型。例如，你將學會如何使用Keras搭建一個用於圖像分類的CNN模型，或者一個用於文本情感分析的RNN模型。 自定義層與損失函數： 當內置的組件無法滿足需求時，Keras也提供瞭強大的自定義能力。我們將學習如何創建自己的神經網絡層，以及如何定義自定義的損失函數，以應對更復雜的建模任務。 數據加載與處理： Keras提供瞭便捷的數據加載器（Data Generators），我們將學習如何高效地處理大規模數據集，實現數據增強，從而提升模型的訓練效果。 TensorFlow：強大的深度學習底層框架 TensorFlow的核心概念： 理解TensorFlow的計算圖、張量（Tensors）、變量（Variables）、操作（Operations）等核心概念，是掌握其強大功能的基礎。我們將深入講解TensorFlow的即時執行（Eager Execution）和圖執行模式，以及如何利用它們來構建高性能的模型。 從Keras到TensorFlow： 我們將展示如何利用TensorFlow更底層的功能來擴展Keras的功能，或者直接使用TensorFlow API來構建模型。這有助於你深入理解模型的內部運作機製，並為更高級的定製和優化打下基礎。 分布式訓練與部署： 當模型規模龐大或數據量巨大時，分布式訓練變得尤為重要。我們將介紹TensorFlow在分布式訓練方麵的支持，以及如何將訓練好的模型部署到不同的平颱（如服務器、移動設備）。 TensorFlow生態係統： 除瞭核心的TensorFlow庫，我們還將簡要介紹TensorBoard（可視化工具）、TensorFlow Lite（移動端部署）等周邊工具，讓你瞭解TensorFlow的完整生態係統，並能根據實際需求選擇閤適的工具。 第三部分：前沿應用與進階實踐——解鎖AI的無限可能 在掌握瞭理論基礎和實踐工具之後，我們將目光投嚮深度學習在各個領域的實際應用，並引導你進行更深入的進階探索。 計算機視覺的視覺盛宴： 圖像分類與識彆： 從手寫數字識彆到明星人臉識彆，CNN在圖像分類領域取得瞭舉世矚目的成就。我們將講解如何使用預訓練模型（如ResNet、VGG）進行遷移學習，快速構建高性能的圖像分類器。 目標檢測與分割： 如何在圖像中定位並識彆齣多個物體？我們將介紹YOLO、Faster R-CNN等經典的目標檢測算法，並探討實例分割（Instance Segmentation）的技術。 圖像生成： GAN（生成對抗網絡）的神奇之處在於能夠生成逼真的圖像。我們將深入分析GAN的原理，並展示如何利用它來生成人臉、風景等圖像。 自然語言處理的語言智能： 文本分類與情感分析： 理解文本的含義，並進行分類或情感判斷，是NLP的基礎任務。我們將使用RNN、CNN以及Transformer模型來解決這些問題。 機器翻譯與文本生成： 讓機器理解並生成自然語言，是AI的重要目標。我們將講解Seq2Seq模型、Attention機製以及Transformer在機器翻譯和文本生成中的應用。 問答係統與對話機器人： 構建能夠理解用戶意圖並進行智能交互的係統，是NLP領域的挑戰。我們將探討構建問答係統和對話機器人的關鍵技術。 強化學習的決策智能： 強化學習的基本原理： 從馬爾可夫決策過程（MDP）到Q-learning、Deep Q-Network（DQN），我們將係統介紹強化學習的核心概念。 策略梯度與Actor-Critic方法： 探索更高級的強化學習算法，理解它們如何通過學習最優策略來做齣決策。 強化學習在遊戲與機器人領域的應用： 通過AlphaGo等案例，我們將展示強化學習在遊戲、機器人控製等領域的強大潛力。 模型優化與部署： 模型剪枝與量化： 如何在保證性能的前提下，減小模型體積，提高推理速度？我們將介紹模型剪枝和量化等模型壓縮技術。 模型服務化： 將訓練好的模型部署到生産環境中，為用戶提供服務，是AI落地的關鍵一步。我們將介紹模型服務化的常見流程和技術。 這本書，將是你踏入深度學習與人工智能殿堂的理想起點。它不僅為你鋪設瞭堅實的理論基石，更提供瞭實踐中不可或缺的利器。無論你是初學者，希望係統地理解AI背後的原理；還是有一定基礎，渴望深入掌握前沿技術並將其應用於實際項目，都能在這場關於智能的深度求索中，找到屬於自己的方嚮與收獲。這是一場關於理解、創造和革新的旅程，讓我們一起，用深度學習的力量，構建更智能的未來。

評分☆☆☆☆☆

剛拿到這本《深度學習之TensorFlow 入門 原理與進階實戰+Keras深度學習人工智能實踐應用》，感覺分量十足，厚厚的一本，光是看著就很有學習的衝動。我之前對深度學習一直很感興趣，但總覺得概念太抽象，代碼也寫不好。這本從“入門”開始，確實給瞭我很大的信心。翻開目錄，看到從基礎概念講起，比如神經網絡的構成，損失函數，優化器等等，感覺作者考慮得很周到，不是上來就扔一堆復雜的代碼。然後是TensorFlow的安裝和基本用法，我最怕的就是環境配置的問題，希望書中能有詳細的指導，讓我能夠順利搭建起開發環境。更吸引我的是“進階實戰”這部分，裏麵列舉瞭圖像識彆、自然語言處理等實際應用，這正是我想看到的，理論結閤實際操作，纔能真正掌握知識。我對如何將理論知識轉化為實際的AI應用充滿期待，尤其是看到“Keras深度學習人工智能實踐應用”的字樣，感覺這本書將理論與實踐完美結閤，能夠讓我快速上手，解決實際問題。

評分☆☆☆☆☆

作為一名希望將AI技術融入到自己研究領域的研究者，我對《深度學習之TensorFlow 入門 原理與進階實戰+Keras深度學習人工智能實踐應用》的“實踐應用”部分尤為關注。我的研究方嚮可能涉及到一些非標準的數據集和特定的任務，因此，我需要的是能夠靈活應用和調整模型的書籍。我希望書中不僅僅是羅列一些經典的案例，更重要的是能夠教會我如何根據自己的需求，去設計、構建和優化深度學習模型。例如，在處理我的領域特有的數據時，如何選擇閤適的網絡結構？如何進行有效的特徵工程？如何評估模型的泛化能力？這些都是我在實踐中經常遇到的難題。這本書如果能提供一些關於模型選擇、數據預處理、損失函數設計等方麵的指導原則，以及在Keras中如何實現這些定製化操作的技巧，將會對我非常有價值。我期待這本書能夠成為我解決研究問題的有力工具，幫助我將深度學習的強大能力應用到我的具體工作中。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域充滿好奇心的學生，雖然接觸深度學習的時間不長，但已經被這個充滿魔力的領域深深吸引。看到《深度學習之TensorFlow 入門 原理與進階實戰+Keras深度學習人工智能實踐應用》這本書，我感覺它就像是為我量身定做的。我最看重的是它“入門”的部分，希望能夠用通俗易懂的語言解釋清楚深度學習的基本概念，比如什麼是神經網絡，它們是如何學習的，以及為什麼TensorFlow和Keras是如此流行的工具。我希望書中能有大量的圖示和簡單的例子，幫助我理解抽象的數學原理。其次，“進階實戰”和“實踐應用”讓我看到瞭未來的可能性。我特彆想學習如何構建一個能夠識彆貓狗的圖像分類模型，或者一個能夠生成文本的自然語言處理模型。我希望書中能提供完整的代碼，讓我可以跟著一步一步地練習，並且理解每一行代碼的含義。這本書的齣現，給瞭我一個係統學習深度學習的絕佳機會，讓我能夠從零開始，一步步成為一名閤格的AI實踐者。

評分☆☆☆☆☆

作為一個已經接觸過一些深度學習基礎知識的開發者，我更關注的是這本書的“進階”和“實戰”部分。市麵上關於TensorFlow入門的書籍不少，但很多都停留在基礎概念的講解，對於如何將模型部署到實際應用中，以及如何優化模型性能，卻很少深入探討。這本書的標題中有“進階實戰”和“實踐應用”，讓我看到瞭希望。我特彆想知道，在書中關於圖像識彆和自然語言處理的章節，會用到哪些經典的模型，例如CNN、RNN、LSTM或者Transformer？作者會如何講解這些模型的原理，以及如何在TensorFlow和Keras中高效地實現它們？我期望書中能有詳細的代碼示例，並且解釋清楚每一步的邏輯，而不是簡單地粘貼代碼。此外，關於模型的調優，比如超參數的尋找、正則化技術的應用、early stopping等，如果能有詳細的講解和實操演示，那就太棒瞭。我希望這本書能幫助我突破瓶頸，將理論知識轉化為能夠解決實際問題的AI解決方案。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在職工程師，工作之餘對人工智能技術很感興趣，一直想找一本能夠快速上手並解決實際問題的深度學習書籍。《深度學習之TensorFlow 入門 原理與進階實戰+Keras深度學習人工智能實踐應用》這個書名非常吸引我，特彆是“進階實戰”和“實踐應用”這幾個詞。我希望這本書能夠帶我從TensorFlow和Keras的基礎用法齣發，快速進入到實際的項目開發中。我最關心的是書中會涉及哪些實際的AI應用場景，比如智能推薦係統、圖像識彆、語音識彆或者自動化控製等等，並且希望作者能夠提供清晰的代碼示例，讓我能夠直接運行並理解。更重要的是，我希望這本書能教我一些實際的調優技巧和部署經驗，讓我能夠將學到的知識應用到我的工作中。我不太喜歡過於理論化的講解，更傾嚮於通過實踐來學習，這本書的風格聽起來正是我所需要的，能夠幫助我快速提升AI應用開發的能力。