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面向機器智能的TensorFlow實踐（高清版）PDF
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內容簡介 · · · · · ·
本書是一本佳的TensorFlow入門指南。幾位作者都來自研發一線，他們用自己的寶貴經驗，結合眾多高質量的代碼，生動講解TensorFlow的底層原理，並從實踐角度介紹如何將兩種常見模型——深度卷積網絡、循環神經網絡應用到圖像理解和自然語言處理的典型任務中。此外，還介紹了在模型部署和編程中可用的諸多實用技巧。
全書分為四部分，共9章。第一部分（第1~2章）討論TensorFlow的設計模式以及選擇TensorFlow作為深度學習庫的優勢和面臨的挑戰，並給出詳細的安裝指南。第二部分（第3~4章）深入介紹TensorFlow API的基礎知識和機器學習基礎。第三部分（第5~6章）探討如何用TensorFlow實現高級深度模型，涉及卷積神經網絡（或CNN）模型和循環神經網絡（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探討TensorFlow API中新推出的特性，包括如何準備用於部署的模型、一些有用的編程模式等。第9章給出一些進一步了解TensorFlow的學習資源。
作者簡介 · · · · · ·
山姆·亞伯拉罕：數據科學家、工程師，富有經驗的TensorFlow貢獻者。
丹尼亞爾·哈夫納：谷歌軟件工程師
埃裏克·厄威特：高級軟件工程師
阿裏爾·斯卡爾皮內裏：團隊負責人，高級Java開發者
段菲，清華大學信號與信息處理專業博士，前三星電子中國研究院高級研究員，現為英特爾中國研究院高級研究員。研究方向是深度學習、計算機視覺、數據可視化。參與翻譯過《機器學習》《機器學習實踐：測試驅動的開發方法》《DirectX103D遊戲編程深度探索》等多本圖書。

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