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TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用 ( 繁體 字)
作者：林大貴 著	類別：1. -> 程式設計 -> 深度學習
譯者：
出版社：博碩文化	3dWoo書號： 46934 詢問書籍請說出此書號！ 【缺書】 【不接受訂購】
出版日：6/9/2017
頁數：384
光碟數：0
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印刷：黑白印刷	語系： ( 繁體 版 )
	【不接受訂購】
ISBN：9789864342167
作者序　|　譯者序　|　前言　|　內容簡介　|　目錄　|　序
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序：
譯者序：
前言：
內容簡介： 人工智慧時代來臨，必須學習的新技術輕鬆學會「深度學習」：先學Keras再學TensorFlow★成長最快領域：深度學習與類神經網路，是人工智慧成長最快的領域，讓電腦更接近人類的思考。★應用深入生活：手機語音助理、人臉識別、影像辨識、手寫辨識、醫學診斷、自然語言處理。★實作快速上手：只需Python基礎，依照本書Step by Step學習，就可以輕鬆學會深度學習概念與應用。TensorFlow功能強大、執行效率高、支援各種平臺，然而TensorFlow是低階的深度學習程式庫，學習門檻高。所以本書先介紹Keras，Keras是高階的深度學習程式庫（以TensorFlow作為後端引擎），對初學者學習門檻低，可以很容易地建立深度學習模型，並且進行訓練、預測。等讀者熟悉深度學習模型概念與應用後，再來學習TensorFlow就很輕鬆了。【在Windows安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】對於初學者而言，在Windows安裝非常簡單容易上手。本書詳細步驟說明，如何在Windows作業系統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。【在Linux Ubuntu安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】因為Linux作業系統是大數據分析與機器學習很常用的平臺。本書詳細步驟說明，如何在Linux Ubuntu作業系統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。【使用GPU大幅加快深度學習訓練】GPU的平行運算架構，可讓深度學習訓練比CPU快數十倍。您必須有Nvidia顯示卡。然後依照本書步驟說明，安裝Cuda、CudNN以及TensorFlow GPU版本，就可以使用GPU大幅加快深度學習訓練。【MNIST手寫數字影像辨識，可辨識0~9的手寫數字】以實際範例說明，如何使用Keras與TensorFlow建構MLP（多層感知器）、CNN（卷積神經網路）模型，可辨識0~9的手寫數字。【CIFAR-10照片影像物體辨識，可辨識10種物體】以實際範例說明，如何使用Keras建構CNN（卷積神經網路）模型，可辨識照片類別：飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、船、卡車。【預測鐵達尼號旅客生存機率】以實際範例說明，如何使用Keras建構MLP（多層感知器）模型、可以預測旅客及鐵達尼號電影男女主角生存機率，並且找出鐵達尼號其他旅客的感人故事。【IMDb影評文字「自然語言處理」與「情緒分析」】情緒分析的商業價值，在於透過文字分析，得知顧客對公司或產品的評價，以調整營運策略。本書以實際範例說明，如何運用Keras自然語言處理，並且建構MLP（多層感知器）、RNN（遞歸神經網路）、LSTM（長短期記憶）等模型，可以預測影評文字是正面或負面評價。
目錄： CHAPTER01 人工智慧、機器學習、深度學習介紹 CHAPTER02 深度學習的原理 CHAPTER03 TensorFlow與Keras介紹 CHAPTER04 在Windows安裝TensorFlow與Keras CHAPTER05 在Linux Ubuntu安裝TensorFlow與Keras CHAPTER06 Keras MNIST手寫數字辨識資料集介紹 CHAPTER07 Keras多元感知器（MLP）辨識手寫數字 CHAPTER08 Keras卷積神經網路（CNN）辨識手寫數字 CHAPTER09 Keras Cifar-10影像辨識資料集介紹 CHAPTER10 Keras卷積神經網路（CNN）辨識Cifar-10影像 CHAPTER11 Keras鐵達尼號旅客資料集介紹 CHAPTER12 Keras多層感知器（MLP）預測鐵達尼號旅客生存機率 CHAPTER13 IMDb網路電影資料集與自然語言處理介紹 CHAPTER14 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型，進行IMDb情緒分析 CHAPTER15 TensorFlow程式設計模式介紹 CHAPTER16 以TensorFlow張量運算模擬神經網路運作 CHAPTER17 TensorFlow Mnist手寫數字辨識資料集介紹 CHAPTER18 TensorFlow多層感知器MLP辨識手寫數字 CHAPTER19 TensorFlow卷積神經網路CNN辨識手寫數字 CHAPTER20 TensorFlow GPU版本安裝 CHAPTER21 使用GPU加快TensorFlow與Keras訓練 附錄A 本書範例程式下載與安裝說明
序：