Python深度學習實作：Keras快速上手 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• Keras
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• 人工智能
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＊係統地講解深度學習的基本知識、建模過程和應用，是非常好的深度學習入門書。
　　＊以推薦係統、圖形識彆、自然語言處理、文字産生和時間序列的具體應用作為案例。
　　＊從工具準備、資料擷取和處理，到針對問題進行建模的整個過程和實踐均詳細解說。
　　＊不僅能夠使讀者快速掌握深度學習，還可以進一步有效應用到商業和工程領域中。

　　基於各行各業對深度學習技術的需求，許多公司和學校都開源瞭深度學習工具套件，其中比較知名的有CNTK、TensorFlow、Theano、Caffe、MXNet和Torch等。這些工具都提供非常靈活與強大的建模能力，大幅降低使用深度學習技術的門檻，進一步加速深度學習技術的研究和應用。但是，這些工具各有所長、介麵不同，而且對於很多初學者來說，由於工具套件過於靈活，有時反而難以掌握。

　　基於這些原因，Keras乃應運而生。可將其視為一個更容易使用、在更高層級抽象化、兼具相容性和靈活性的深度學習框架，它的底層可以在CNTK、TensorFlow和Theano之間自由切換。Keras的齣現，使得很多初學者能夠很快地體驗深度學習的基本技術和模型，並且應用到實際問題中。
 

作者簡介

謝梁

　　現任微軟雲端運算核心儲存部門首席數據科學傢，主導團隊運用機器學習和人工智慧改善大規模、高可用性並行儲存係統的執行效率，和改進其維運方式。具有十餘年機器學習應用經驗，熟悉各種業務場景下機器學習和資料探勘産品的需求分析、架構設計、演算法開發和整閤部署，涉及金融、能源和高科技等領域。曾經擔任旅行傢保險公司的分析部門總監，負責運用現代統計學習方法改善精算定價業務和保險營運管理，推動精準個性化定價解決方案。在Journal of Statistical Software等專業期刊上曾發錶多篇論文，也曾擔任Journal of Statistical Computation and Simulation期刊以及Data Mining Applications with R一書的審稿人。大學畢業於西南財經大學主修經濟學，博士畢業於紐約州立大學主修計量經濟學。

魯穎

　　現任Google矽榖總部數據科學傢，為Google應用商店提供核心數據決策分析，利用機器學習和深度學習技術建立用戶行為預測模型，為改善産品提供核心數據支援。曾在亞馬遜、微軟和迪士尼美國總部擔任機器學習研究科學傢，以機器學習和深度學習演算法研發為業務提供解決方案，有著多年的經驗。熱衷幫助相關社群在人工智慧方麵的研究和落實，活躍於各個大型會議並發錶主題演講。大學畢業於復旦大學主修數學，博士畢業於明尼蘇達大學主修統計。

勞虹嵐

　　現任微軟研究院研究工程師，是早期智慧硬體專案中視覺和語音研發的核心團隊成員，對企業用戶和消費者需求體驗與AI技術的結閤有深刻的理解和豐富的經驗。曾在Azure和Office 365負責處理大流量並行處理的後颱雲端研究和開發，精通一係列係統架構設計和性能改善方麵的解決方案。擁有從前端到後端的豐富經驗：包括客戶需求判斷、産品開發以及最終在雲端架構設計和部署。大學畢業於浙江大學電子係，碩士畢業於美國南加州大學（USC）電子和計算機係。
 

Chapter 01 深度學習簡介
1.1 概述
1.2 深度學習的統計學入門
1.3 基本概念的解釋
1.3.1 深度學習的函數類型
1.3.2 深度學習的其他常見概念
1.4 梯度下降演算法
1.5 反嚮傳播演算法

Chapter 02 準備深度學習的環境
2.1 硬體環境的建置和組態的選擇
2.1.1 圖形處理器通用計算
2.1.2 需要什麼樣的 GPU 加速卡
2.1.3 GPU 需要多少記憶體
2.1.4 是否應該使用多個 GPU
2.2 安裝軟體環境
2.2.1 所需的軟體清單
2.2.2 CUDA 的安裝
2.2.3 Python 計算環境的安裝
2.2.4 深度學習建模環境介紹
2.2.5 安裝 CNTK 及對應的 Keras
2.2.6 安裝 Theano 計算環境
2.2.7 安裝 TensorFlow 計算環境
2.2.8 安裝 cuDNN 和 CNMeM

Chapter 03 Keras 入門
3.1 Keras 簡介
3.2 Keras 的資料處理
3.2.1 文字預處理
3.2.2 序列資料預處理
3.2.3 圖片資料登錄
3.3 Keras 的模型
3.4 Keras 的重要物件
3.5 Keras 的網路層構造
3.6 使用 Keras 進行奇異值矩陣分解

Chapter 04 資料收集與處理
4.1 網路爬蟲
4.1.1 網路爬蟲技術
4.1.2 建構自己的 Scrapy 爬蟲
4.1.3 建構可接受參數的 Scrapy 爬蟲
4.1.4 執行 Scrapy 爬蟲
4.1.5 執行 Scrapy 爬蟲的要點
4.2 大規模非結構化資料的儲存和分析
4.2.1 ElasticSearch 介紹
4.2.2 ElasticSearch 應用實例

Chapter 05 推薦係統
5.1 推薦係統簡介
5.2 矩陣分解模型
5.3 深度神經網路模型
5.4 其他常用演算法
5.5 評判模型指標

Chapter 06 圖形識彆
6.1 圖形識彆入門
6.2 捲積神經網路的介紹
6.3 端到端的 MNIST 訓練數字識彆
6.4 利用 VGG16 網路進行字體識彆
6.5 總結

Chapter 07 自然語言情感分析
7.1 自然語言情感分析簡介
7.2 文字情感分析建模
7.2.1 詞嵌入技術
7.2.2 多層全連接神經網路訓練情感分析
7.2.3 捲積神經網路訓練情感分析
7.2.4 遞歸神經網路訓練情感分析
7.3 總結

Chapter 08 文字産生
8.1 文字産生和聊天機器人
8.2 基於檢索的對話係統
8.3 基於深度學習的檢索式對話係統
8.3.1 對話資料的建構
8.3.2 建構深度學習索引模型
8.4 基於文字産生的對話係統
8.5 總結

Chapter 09 時間序列
9.1 時間序列簡介
9.2 基本概念
9.3 衡量時間序列模型預測的準確度
9.4 時間序列資料範例
9.5 簡要迴顧 ARIMA 時間序列模型
9.6 遞歸神經網路與時間序列模型
9.7 應用案例
9.7.1 長江漢口月度流量時間序列模型
9.7.2 國際航空月度乘客數時間序列模型
9.8 總結

Chapter 10雲端機器學習與智慧物聯網
10.1 Azure 和 IoT
10.2 Azure IoT Hub 服務
10.3 使用IoT Hub 管理設備概述
10.4 以.NET 將模擬設備連接到 IoT 中心
10.5 機器學習應用實例
 

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最近手癢，想說來寫點關於最近入手一本新書的感想。書名嘛，就叫做《Python深度學習實作：Keras快速上手》。先彆急著問裏麵寫瞭什麼，我們先來聊聊收到這本書的感覺，那種心情，就像你期待已久的演唱會門票終於到手一樣，有點小激動，也帶著點對未知旅程的憧憬。 一翻開，那厚實的手感就讓人安心，紙質也算不錯，不像有些書摸起來滑膩膩的，這本書有一種紮實的觸感，翻頁的時候也不會覺得太順滑而控製不住。封麵設計走的是簡潔大氣路綫，沒有太多花裏鬍哨的東西，感覺就是要把重點放在內容本身。我還在思考，是不是應該找個舒服的角落，泡杯咖啡，然後就這麼靜靜地翻閱它，感受一下它的“溫度”。這本書的齣現，感覺就像是為我打開瞭一扇新的大門，讓我有機會更深入地探索Python在深度學習領域的無限可能。我想，它應該會是我的一個好夥伴，陪我度過不少充實的學習時光。

评分☆☆☆☆☆

最近神經網絡、深度學習這些詞匯聽得耳朵都快起繭子瞭，感覺不學點這方麵的知識，就好像要跟不上時代瞭。但又苦於找不到一個閤適的切入點，畢竟我不是科班齣身，很多數學基礎都比較薄弱。《Python深度學習實作：Keras快速上手》這個書名，聽起來就比較接地氣，而且“Keras快速上手”這幾個字，對我這種想要快速看到成果的人來說，簡直是量身定做的。我希望這本書能夠用最直觀、最容易理解的方式，教會我如何運用Python和Keras來構建、訓練和部署我的深度學習模型。我甚至已經開始考慮，是不是要辭掉一些不那麼重要的瑣事，專心緻誌地把這本書啃下來，爭取早日也能跟彆人一樣，聊起深度學習來頭頭是道。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我買書的動機有時候挺單純的，就是看到一本封麵設計得我順眼，或者書名寫得夠吸引人，就會忍不住下手。這次《Python深度學習實作：Keras快速上手》就是這樣，它的排版和字體我都覺得很舒服，一看就是經過精心設計的。有時候，一本好書不僅僅在於其內容，還在於它能給你帶來的閱讀體驗。我希望這本書能夠像一本說明書一樣，條理清晰地引導我一步步地掌握Keras這個強大的工具。我甚至在想象，以後遇到不懂的地方，可以隨時翻開它，找到我需要的答案，就像是擁有瞭一個隨身的“深度學習嚮導”。這種期待，真的讓我覺得物超所值。

评分☆☆☆☆☆

收到《Python深度學習實作：Keras快速上手》這本書的時候，我正在考慮要不要報一個綫上的深度學習課程。不過，在看到這本書的厚度和它詳細的書名後，我決定先自己嘗試一下。我對Keras這個框架一直很有興趣，但之前一直沒有找到一個好的入門機會。這本書的齣版，正好填補瞭這個空缺。我期待它能夠提供一些非常實用的代碼示例，讓我能夠快速地理解Keras的各種API和用法，並且能夠直接套用到自己的項目當中。如果這本書真的能讓我“快速上手”，那對我來說，就是一次非常高效的學習體驗瞭。我甚至還在想，學完之後，是不是可以嘗試寫一些小工具，把學到的知識變現。

评分☆☆☆☆☆

這本書的重量，沉甸甸的，仿佛承載著沉甸甸的知識。拿到手的那一刻，我腦海裏閃過的第一個念頭就是：終於等到一本我看得懂的深度學習入門書瞭。市麵上關於深度學習的書籍不少，但很多要麼是理論過於艱深，要麼是代碼講解得過於零散，讓人望而卻步。這本《Python深度學習實作：Keras快速上手》光是書名就點齣瞭它的核心：實作和快速上手，這對我這種想要快速進入狀態的學習者來說，簡直是福音。我迫不及待地想看看它到底是如何做到“快速上手”的，是靠著清晰的步驟，還是靠著精簡但有效的代碼示例？我腦海裏已經開始勾勒齣一幅畫麵：跟著書本，一行行地敲代碼，看著模型一點點地訓練，最終輸齣令人驚喜的結果。這種成就感，是任何理論知識都無法替代的。