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圖書介紹


Tensorflow:你也能成為機器學習專家


著者
齣版者 出版社:深石 訂閱出版社新書快訊 新功能介紹
翻譯者 譯者: 胡嘉璽
齣版日期 出版日期:2017/11/02
語言 語言:繁體中文



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發錶於2024-11-26

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圖書描述

大師Jim Gray表示我們人類終於離開運算範式而進入資料範式,大量的資料集讓我們脫離了取樣的思考模式,取得資料的整體更讓沈寂多年的人工智慧重獲新生。從前因訓練資料只有數百或數千筆的資料缺乏年代,讓再棒的演算法也無用武之地。

  但大數據時代的來臨,我們終可取得幾乎等於整體的資料量,讓人工智慧的訓練集瞬間到達數十億筆的等級,TensorFlow就是一個誕生在這個世代的寵兒。在巨量資料的基礎下,演算法的訓練越來越精準,從而產生了難以想像的高科技應用。無人車、辨視系統、自然語言處理,種種都需要靠深度學習,而TensorFlow就是一個讓不需要太多數學訓練的工程師,也能立即加入這個大時代的新趨勢。與其被機器淘汰,不如立即投身控制機器,TensorFlow會是你進入此領域的首選,本書也會是你學習TensorFlow最不可或缺的實用教材。

名人推薦

  可能有的人還沒有覺察到,目前正是新的一場技術革命爆發的起始點。人工智慧時代從「即將來臨」已經變成了「正在來臨」。推動這場技術革命的正是深度學習技術的發展,Google 的圍棋演算法AlphaGo 戰勝了李世石,Google 的深度學習架構TensorFlow 也迅速風靡業界,一躍成為最活躍的深度學習架構。
  本書作者們使用以TensorFlow 為基礎的一手實作,由淺入深地介紹了TensorFlow 架構和其上的各種深度神經網路演算法實現,並列出實際的實例,非常適合AI 同好學習,可以較全面地掌握深度學習的知識,並具備實戰的能力。未來的AI 時代裡,深度學習技術將成為程式設計師重要的基礎能力,向所有意識到這一點的人推薦此書!
  —愛因互動創始人&CTO 洪強寧

  TensorFlow 的出現和成熟,改變了深度學習的入門和深造路徑。今天我們完全有可能從實際需求出發,以實作主導,比較容易地入門這一前端人工智慧技術。但是要超越寫寫實例、做做Demo 的層次,創造性地解決新問題,必須在理論上達到一定的了解高度。本書就是沿著這樣一個想法開始進入的,本書作者開闢了一條由實作主導、兼顧理論的深度學習成功之路,而且語言生動,行文細膩,交代清晰,對後來的內容者是一份難得的指南。—AI100 聯合創始人孟岩
 
  本書深入淺出地介紹了TensorFlow 的技術架構以及深度學習領域常見的網路結構和相關理論,並結合影像、文字分析處理等多個實用的實際實例示範了如何使用TensorFlow 實戰深度學習開發,是一本內容充實的TensorFlow 開發指導書,強烈推薦!—東方網力科技股份有限公司CTO 蔣宗文

著者信息

作者簡介

喻儼


  百納資訊(海豚瀏覽器)研發副總裁。2007 年加入微軟亞洲工程院,2011 年加入百納資訊負責海外業務線,從0 到1 做過多個專案,現致力於AI 和大數據產品的研究與應用。

莫瑜

  先後任職於微軟和海豚瀏覽器,從事搜尋引擎、音樂檢索/ 哼唱搜索、內容分發推薦演算法和對話機器人技術研發。長期以來持續關注和實作大規模資料演算法效能最佳化、搜尋引擎、推薦系統和人工智慧技術。

王琛

  英國愛丁堡大學人工智慧專業碩士,現為百納資訊技術有限公司人工智慧方向負責人。早年參加過資訊學奧林匹克競賽獲得河北省第一名、全國三等獎,並保送進入中山大學。大學期間,在ACM 競賽上也屢獲佳績。碩士畢業後就職於百度基礎架構部,參與大數據平台研發工作,對大數據分析處理、分散式系統架構等方面都有比較深刻的了解。2014 年加入百納,負責多個專案的研發,自2016 年起負責人工智慧方向的探索。

胡振邦

  百納資訊技術有限公司進階演算法研究員,畢業於中國地質大學電腦學院地學資訊工程專業。讀博期間,參與了關於遙測衛星影像識別分析的863 專案,並且是主要的研發人員。畢業以來,一直從事影像識別方面的演算法研發工作,主要方向包含目標檢測、圖文檢索、影像分類與驗證等,在影像處理、電腦視覺等方面都有深厚的累積和經驗。

高傑

  曾任德國西門子內部SAP 諮詢師,還在中銀國際TMT 投行、金山軟體集團投資部任過職,2015 年與合夥人聯合創立了圖靈科技集團,與華爾街頂尖交易團隊一起致力於量化交易、演算法模型和人工智慧在金融領域的應用,目前這家公司管理著超過20 億元的資產,是利基市場的領先公司。
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圖書目錄

ch01 深度學習簡介
ch02 TensorFlow 系統介紹
ch03 Hello TensorFlow
ch04 CNN「看懂」世界
ch05 RNN「能說會道」
ch06 CNN+LSTM 看圖說話
ch07 損失函數與最佳化演算法

圖書序言

圖書試讀

None

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