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輕鬆學會Google TensorFlow 2.0 : 人工智慧深度學習實作開發 /

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初學者更容易上手的TensorFlow 2.0
  透過Keras API可更加容易且快速搭建網路
  運用TensorFlow 2.0和Keras API的強大靈活性和控制性,可輕鬆學會深度學習

  [ TensorFlow 2.0語法更簡潔 ]學習門檻較低,使初學者更容易上手
  [ TensorFlow 2.0支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型
  [ TensorFlow 2.0內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
  [ TensorFlow 2.0簡化API ]只保留tf.keras,清除較少人使用和重複的API

  在人工智慧(AI)的時代,TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫,其功能強大、運算效率高、支援多個平台,造就了業界和學術界的廣泛使用。然而,TensorFlow 1.x版的學習門檻高,對剛入門的初學者來說相當難上手,針對這個問題,Google開發團隊推出了TensorFlow 2.0版。TensorFlow 2.0引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能,讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2.0深度學習套件,並透過十個章節的內容,讓讀者同時學習到理論與實務應用。

  拿起這本書,你將學到:
  ◎利用TensorFlow Keras API,並能充分理解使用簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。
  ◎利用tf.data資料輸入管道,速度更快、更簡單。
  ◎學習TensorFlow高階技巧:客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。
  ◎學習TensorBoard高階技巧:TensorBoard低階API和超參數調校工具。
  ◎使用TensorFlow Datasets資料集平台,更方便下載和使用。
  ◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台,更方便搭建和使用預訓練權重。
  ◎了解神經網路反向傳遞的原理。
  ◎了解及實作全連接神經網路。
  ◎了解及實作卷積神經網路。
  ◎了解及實作遷移學習任務。
  ◎掌握訓練網路的技巧:權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。
  ◎運用深度學習經典網路架構:LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。
???en_US.webpac.bookDescSource???:博客來網路書店

作者簡介

黃士嘉

  【經歷】
  ◎國立臺北科技大學電子工程系 教授
  ◎加拿大安大略理工大學 國際客座教授
  ◎IEEE Sensors Journal 國際期刊編輯
  ◎IEEE BigData Congress 國際會議主席
  ◎IEEE CloudCom Conference 國際會議主席

  【獲獎】
  ◎經濟部第5屆國家產業創新獎
  ◎ACM臺灣分會,李國鼎青年研究獎
  ◎國立臺北科技大學電資學院,院傑出研究獎
  ◎國立臺北科技大學,校傑出研究獎
  ◎國立臺北科技大學,Dr.Shechtman年輕學者獎

林邑撰

  【學歷】
  ◎國立臺北科技大學電子工程系碩士
???en_US.webpac.authordescSource???:博客來網路書店

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