圖解TensorFlow 2初學篇:實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

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TensorFlow2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台,學會了TensorFlow2,對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助,然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難,而本書能解決學習TensorFlow2的障礙。✪漸進式系統化學習TensorFlow2本書是《圖解TensorFlow2》系列叢書的第一本初學篇,本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙,循序漸進有系統地學習「TensorFlow2與人工智慧、深度學習」,本系列叢書詳細說明於本書序言。✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧很多讀者都是在百忙之中抽空學習,本書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」,比起文字的說明,「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。✪StepbyStep實作快速上手你只需要有Python基礎,依照本書範例程式碼StepbyStep的詳細解說,便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。✪節省訓練模型的時間與金錢本書介紹GoogleColab,只需要有Google帳號與瀏覽器,就能夠免費使用GPU訓練模型,加快訓練速度十多倍以上,可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。✪培養「深度學習模型」直覺式的理解本書介紹玩TensorFlowPlayground理解深度學習的原理。透過實際示範,讓你眼見為憑(有圖有真相),例如:什麼是「神經元」?什麼是「過度擬合」(overfitting)?並了解如何設定超參數等。✪學會TensorFlow2的最新技術本書介紹TensorFlow2的高階APItf.keras建立多層感知器(MLP)與卷積神經網路(CNN)模型,能簡化模型建立與訓練,還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。✪學會影像辨識從原理到實作本書介紹影像辨識原理,以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖,讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果、儲存模型。✪學會訓練深度學習模型的實務經驗本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法,可有效降低overfitting與提高準確率。將CifarCNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。本書特色繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後,大數據分析大師、暢銷名作家林大貴最新力作《圖解TensorFlow2初學篇:實作tf.keras+Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場!解決學習TensorFlow2的障礙,輕鬆進入深度學習與人工智慧領域!✪漸進式系統化學習TensorFlow2✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧✪StepbyStep實作快速上手✪Colab節省訓練模型的時間與金錢✪養成深度學習模型直覺式的理解✪學會TensorFlow2的最新技術✪學會影像辨識模型從原理到實作✪學會訓練深度學習模型的實務經驗


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