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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《TensorFlow項(xiàng)目式案例實(shí)戰(zhàn)》由八個(gè)項(xiàng)目組成，詳細(xì)講解了TensorFlow項(xiàng)目從“入門(mén)”到“應(yīng)用”的過(guò)程。項(xiàng)目一至項(xiàng)目六主要對(duì)“TensorFlow依賴(lài)模塊”“非線性回歸”“機(jī)器學(xué)習(xí)”“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”“TensorFlow數(shù)據(jù)可視化”“MNIST數(shù)字識(shí)別可視化”“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等知識(shí)進(jìn)行了講述，通過(guò)項(xiàng)目一至項(xiàng)目六的學(xué)習(xí)，可以使讀者掌握TensorFlowr基礎(chǔ)知識(shí)，了解典型的應(yīng)用框架。項(xiàng)目七主要講解了強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自編碼知識(shí)。項(xiàng)目八對(duì)TensorFlow的高級(jí)框架進(jìn)行了拓展學(xué)習(xí)。通過(guò)TensorFlow項(xiàng)目開(kāi)發(fā)所需的基礎(chǔ)知識(shí)與應(yīng)用框架，使讀者掌握TensorFlow項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的基本操作，具有獨(dú)立完成TensorFlow項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的能力。《TensorFlow項(xiàng)目式案例實(shí)戰(zhàn)》知識(shí)全面、內(nèi)容清晰、案例豐富，從基礎(chǔ)開(kāi)始講解TensorFlow在深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型搭建與應(yīng)用方面的知識(shí)，由淺入深，結(jié)合企業(yè)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)思路，深入融合人工智能TensorFlow企業(yè)案例，鍛煉讀者的項(xiàng)目開(kāi)發(fā)思維，提升讀者的綜合應(yīng)用能力。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《TensorFlow項(xiàng)目式案例實(shí)戰(zhàn)》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

項(xiàng)目一初識(shí)TensorFlow
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 人工智能概述
技能點(diǎn)2 深度學(xué)習(xí)入門(mén)方法
技能點(diǎn)3 TensorFlow概述
技能點(diǎn)4 TensorFlow安裝
技能點(diǎn)5 TensorFlow依賴(lài)模塊
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題
項(xiàng)目二非線性回歸
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 數(shù)據(jù)流圖
技能點(diǎn)2 張量
技能點(diǎn)3 操作
技能點(diǎn)4 會(huì)話
技能點(diǎn)5 Variable變量
技能點(diǎn)6 Placeholder傳入值
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題
項(xiàng)目三機(jī)器學(xué)習(xí)
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
技能點(diǎn)2 回歸與分類(lèi)
技能點(diǎn)3 激勵(lì)函數(shù)與優(yōu)化方法
技能點(diǎn)4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存儲(chǔ)與加載
技能點(diǎn)5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
技能點(diǎn)6 MNIST數(shù)據(jù)集簡(jiǎn)介
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題
項(xiàng)目四圖像識(shí)別與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
技能點(diǎn)2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用結(jié)構(gòu)
技能點(diǎn)3 經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
技能點(diǎn)4 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)MNIST數(shù)字識(shí)別
技能點(diǎn)5 圖像數(shù)據(jù)處理
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題
項(xiàng)目五 MNIST數(shù)字識(shí)別可視化
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 PlayGround基礎(chǔ)入門(mén)
技能點(diǎn)2 TensorBoard基礎(chǔ)入門(mén)
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題
項(xiàng)目六時(shí)間序列預(yù)測(cè)與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
技能點(diǎn)2 詞向量Word2Vec模型
技能點(diǎn)3 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)模型
技能點(diǎn)4 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展
技能點(diǎn)5 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)MNIST數(shù)字識(shí)別
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題
項(xiàng)目七強(qiáng)化學(xué)習(xí)與自編碼
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)
技能點(diǎn)2 自編碼
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題
項(xiàng)目八 TensorFlow高級(jí)框架
學(xué)習(xí)目標(biāo)
學(xué)習(xí)路徑
任務(wù)描述
任務(wù)技能
技能點(diǎn)1 TFLeam框架
技能點(diǎn)2 Keras框架
技能點(diǎn)3 TensorFlow．js框架
任務(wù)實(shí)施
任務(wù)拓展
任務(wù)總結(jié)
英語(yǔ)角
任務(wù)習(xí)題