書籍:Python深度學習專案 Python Deep Learning Projects - 2018.Pdf
摘要：
簡介
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Python深度學習專案
使用Python和Keras掌握深度學習和神經網路架構的富有洞察力的專案
主要特點
探索跨計算機視覺，自然語言處理（NLP）和影象處理的深度學習
探索深度神經網路及其部署培訓...
簡介
圖片.png
Python深度學習專案
使用Python和Keras掌握深度學習和神經網路架構的富有洞察力的專案
主要特點
- 探索跨計算機視覺，自然語言處理（NLP）和影象處理的深度學習
- 探索深度神經網路及其部署培訓的最佳實踐
- 訪問流行的深度學習模型以及廣泛使用的神經網路架構
圖書說明
深度學習已逐漸徹底改變人工智慧的各個領域，使應用程式開發更容易。
Python深度學習專案提供了在計算語言學和計算機視覺領域實現複雜深度學習專案所需的所有知識。這些專案中的每一個都是獨一無二的，可幫助您逐步掌握主題。您將學習如何使用遞迴神經網路（RNN）模型實現文字分類器系統並對其進行優化，以瞭解在實施簡單深度學習系統時可能遇到的缺點。
同樣，您將發現如何使用seq-to-seq模型和語言建模開發各種專案，包括單詞矢量表示，開放域問題解答和構建聊天機器人。除此之外，您還將通過一系列引人入勝的專案涵蓋高階概念，例如正則化，梯度限幅，梯度歸一化和雙向RNN。
在本書的最後，您將獲得以直接的方式和有效的方式開發自己的深度學習系統的知識
參考資料
- 下載： https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-358104177
- 討論qq群144081101 591302926 567351477
- python測試開發專案實戰-目錄
- 本文涉及的python測試開發庫 謝謝點贊！
- 本文相關海量書籍下載
- 2018最佳人工智慧機器學習工具書及下載(持續更新)
- Format Pdf
- Page Count 380 Pages
- https://github.com/PacktPublishing/Python-Deep-Learning-Projects 2019-04 40+星
你會學到什麼
- 在Amazon Web Services（AWS）上設定深度學習開發環境
- 應用基於GPU的例項以及深度學習AMI
- 實現seq-to-seq網路，用於建模自然語言處理（NLP）
- 開發端到端語音識別系統
- 構建用於影象的逐畫素語義標記的系統
- 建立一個生成影象及其區域的系統
這本書讀者
如果您想深入瞭解深度學習，資料科學和人工智慧，Python深度學習專案適合您。本書也適合那些想要深入學習並開發自己的AI專案的人。
假設您對Python程式設計有充分的瞭解
目錄
- 建立深度學習環境
- 用迴歸訓練神經網路進行預測
- 單詞矢量表示使用Word2VEC（skip-gram）進行單詞預測
- 構建開放域問答的NLP管道
- 用於構建聊天機器人的序列到序列模型
- 使用Bi-LSTM進行內容建立的生成語言建模
- 使用DeepSpeech2構建語音識別
- 使用ConvNets進行手寫數字分類
- 使用OpenCV和TensorFlow進行實時物件檢測
- 使用OpenFace和群集構建人臉識別
- 使用NeuralTalk模型自動化影象標題
- 使用ConvNets對3D模型進行姿態估計
- 使用GAN進行樣式轉換的影象翻譯
- 培養具有深度強化學習能力的機器人
- 深度學習職業生涯的總結和後續步驟