正版包郵 TensorFlow實戰+Tensorflow 實戰Google深度學習框架 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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黃文堅 著

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• 神經網絡
• Python
• 人工智能
• 數據科學
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店鋪： 布剋專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121309120

商品編碼：11468163777

包裝：平裝

開本：16

洞悉人工智能核心：從基礎到前沿的深度學習之旅 在飛速發展的人工智能浪潮中，深度學習無疑是最耀眼的明星。它以強大的數據處理能力和模型構建能力，正在深刻地改變著我們生活的方方麵麵，從智能推薦、自動駕駛到醫療診斷、自然語言處理，無不閃耀著深度學習的光芒。想要在這個日新月異的領域站穩腳跟，掌握核心技術至關重要。本書籍並非僅限於某個特定框架的入門指南，而是緻力於為您構建一個全麵、深入、融會貫通的人工智能知識體係，助您從零開始，逐步攀登深度學習的巍峨高峰。 一、 築牢基石：數學與編程的堅實基礎 深度學習的強大離不開其背後的數學理論和編程實踐。本書將首先為您係統梳理與深度學習緊密相關的數學知識，包括： 綫性代數： 矩陣、嚮量、張量等概念是深度學習模型中數據錶示和運算的基礎。您將理解它們如何用於描述數據特徵、權重參數以及層與層之間的信息傳遞。我們將深入探討特徵值、特徵嚮量、矩陣分解等概念，以及它們在模型優化和降維中的作用。 概率論與數理統計： 數據分布、概率密度函數、期望、方差、貝葉斯定理等概念是理解模型泛化能力、評估模型性能以及處理不確定性的關鍵。您將學習如何用概率模型來描述數據，如何通過統計方法來分析模型錶現，以及如何理解損失函數和正則化項的統計學意義。 微積分： 梯度下降、鏈式法則等微積分原理是深度學習模型得以訓練的核心。您將深入理解導數如何指示函數的變化方嚮，梯度如何引導模型參數的更新，以及鏈式法則如何在多層神經網絡中有效地計算梯度。我們將通過形象的例子和實例，讓您深刻理解這些抽象概念的實際應用。 同時，熟練掌握一門編程語言是實現深度學習模型的必備技能。本書將以Python語言為載體，為您展現深度學習的實踐魅力。您將學習： Python基礎： 從基本語法、數據結構到麵嚮對象編程，構建紮實的Python編程基礎，為後續的學習打下堅實基礎。 NumPy與Pandas： 掌握這兩個強大的科學計算庫，它們是處理大規模數據、進行嚮量化計算和數據預處理的關鍵工具。您將學習如何使用NumPy進行高效的數值運算，以及如何使用Pandas進行數據清洗、轉換和分析。 Matplotlib與Seaborn： 學會使用這些可視化工具，將抽象的數據和模型訓練過程直觀地呈現齣來，幫助您更好地理解和調試模型。 二、 揭秘神經網絡：從感知機到深度網絡 在掌握瞭數學和編程基礎後，我們將正式進入深度學習的核心領域——神經網絡。本書將循序漸進地為您剖析神經網絡的奧秘： 感知機與激活函數： 從最簡單的感知機模型齣發，理解神經元的工作原理，以及激活函數在引入非綫性、增強模型錶達能力中的關鍵作用。您將瞭解Sigmoid、Tanh、ReLU等常用激活函數的特性及其適用場景。 多層感知機（MLP）： 學習如何將多個感知機層疊起來，構建齣能夠處理更復雜模式的多層感知機。我們將詳細講解前嚮傳播和反嚮傳播算法，這是神經網絡得以訓練的基石。您將親手實現一個簡單的MLP，並觀察其學習過程。 捲積神經網絡（CNN）： 深入探索在圖像處理領域取得巨大成功的捲積神經網絡。您將理解捲積層、池化層、全連接層的原理，以及它們如何有效地提取圖像特徵。我們將通過經典的CNN架構，如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等，講解其設計思想和演進過程。 循環神經網絡（RNN）： 學習如何處理序列數據的循環神經網絡。您將理解RNN的循環連接機製，以及它在文本生成、語音識彆、時間序列分析等領域的強大應用。我們將介紹LSTM和GRU等改進型的RNN單元，它們如何有效地解決長距離依賴問題。 Transformer與注意力機製： 邁嚮當前最先進的深度學習模型——Transformer。您將深入理解自注意力機製（Self-Attention）的核心思想，以及它如何取代RNN成為處理序列數據的強大力量。我們將剖析Transformer的Encoder-Decoder架構，以及它在自然語言處理領域的革命性影響。 三、 訓練與優化：讓模型“學”會思考 構建神經網絡模型隻是第一步，如何有效地訓練和優化模型，使其能夠準確地學習數據中的模式，是至關重要的環節。本書將詳細講解： 損失函數： 理解不同類型的損失函數，如交叉熵損失、均方誤差損失等，以及它們如何衡量模型預測與真實值之間的差距。您將學會根據不同的任務選擇閤適的損失函數。 優化算法： 深入學習各種優化算法，如梯度下降、SGD、Momentum、Adam、RMSprop等。您將理解這些算法如何有效地更新模型參數，加速模型收斂，並避免陷入局部最優。 正則化技術： 掌握L1、L2正則化、Dropout、Batch Normalization等技術，它們能夠有效防止模型過擬閤，提高模型的泛化能力。您將理解這些技術在模型訓練過程中的作用機製。 超參數調優： 學習如何選擇閤適的學習率、批次大小、網絡層數、節點數等超參數，並通過交叉驗證、網格搜索、隨機搜索等方法來優化模型性能。 四、 實踐齣真知：從理論到應用的飛躍 理論學習固然重要，但真正的掌握在於實踐。本書將通過大量的實際案例，引導您將所學知識應用於解決真實世界的問題： 圖像識彆與分類： 使用CNN處理圖像數據，構建模型來識彆貓狗、區分花卉，甚至進行更復雜的物體檢測任務。 自然語言處理： 利用RNN和Transformer處理文本數據，實現情感分析、文本生成、機器翻譯等功能。 推薦係統： 探索如何利用深度學習模型構建個性化推薦係統，為用戶提供更精準的內容和服務。 生成對抗網絡（GAN）： 瞭解GAN的工作原理，並嘗試生成逼真的圖像、音樂或文本。 強化學習入門： 簡要介紹強化學習的基本概念，以及如何利用深度學習模型來訓練智能體，使其在環境中做齣最優決策。 五、 前沿探索與未來展望 深度學習領域發展日新月異，本書也將為您打開一扇通往前沿的窗戶，引導您瞭解最新的研究熱點和技術趨勢： 預訓練模型與遷移學習： 學習如何利用大規模預訓練模型，通過遷移學習快速適應新的任務，極大地提高模型開發效率。 模型部署與推理： 瞭解如何將訓練好的模型部署到實際應用中，並進行高效的模型推理。 可解釋性AI（XAI）： 探討如何理解和解釋深度學習模型的決策過程，增強模型的透明度和可信度。 AI倫理與安全： 關注人工智能發展帶來的倫理和社會問題，以及如何構建負責任的AI係統。 本書不僅僅是一本技術書籍，更是一次深度學習的探索之旅。我們希望通過係統性的講解、豐富的案例和前瞻性的視野，幫助您構建起堅實的深度學習理論基礎，掌握實用的模型構建與訓練技巧，最終能夠獨立地解決人工智能領域中的挑戰，成為一名優秀的AI開發者和研究者。無論您是希望踏入AI領域的新手，還是希望深化自身理解的從業者，本書都將是您不可或缺的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

拿到這套書的瞬間，就感受到一種來自技術前沿的厚重感。封麵上“TensorFlow實戰”幾個大字，仿佛在召喚著每一個渴望掌握前沿AI技術的開發者。我之前接觸過一些機器學習的入門教程，但總覺得不夠係統，對於TensorFlow這樣的大型框架更是望而卻步。這套書的名字聽起來就非常有實踐導嚮性，讓我覺得學習過程會更加落地，不再是紙上談兵。我比較關注書中是否能清晰地解釋TensorFlow的各種核心組件，比如計算圖、張量、變量等，以及如何在實際項目中運用它們解決問題。我更傾嚮於有大量代碼示例和案例分析的書籍，這樣我纔能邊學邊練，鞏固知識。這套書的齣現，無疑為我打開瞭一扇新的大門，我迫不及待地想深入其中，去探索TensorFlow的奧秘，並希望它能幫助我提升在AI領域的實戰能力。

評分☆☆☆☆☆

手裏這套書，從裝幀到排版，都透著一股嚴謹和專業的味道，讓人一看就覺得是經過精心打磨的作品。我之前也斷斷續續地接觸過一些關於TensorFlow的資料，但總感覺碎片化，缺乏係統性。這套書的齣現，恰好彌補瞭我的這一需求。我特彆希望書中能詳細介紹TensorFlow的API設計理念，以及如何根據具體問題選擇閤適的API進行開發。我更希望它能深入講解一些經典深度學習模型的實現細節，例如如何在TensorFlow中搭建和訓練AlexNet、VGG、ResNet等網絡，以及理解這些模型的優缺點。此外，關於模型評估、調參技巧、防止過擬閤等實用的經驗，如果書中能有詳細的闡述，那就太棒瞭。我期待通過這套書，能夠真正地“玩轉”TensorFlow，成為一名閤格的深度學習工程師。

評分☆☆☆☆☆

這套書剛到手，封麵設計相當沉穩大氣，印刷質量也很不錯，紙張手感也很舒服，翻起來沒有那種廉價感。我一直對深度學習領域很感興趣，尤其聽說TensorFlow是Google推齣的重量級框架，應用廣泛，所以這次是抱著學習和實踐的態度來入手的。從目錄來看，內容涵蓋瞭從基礎概念到進階應用的方方麵麵，理論講解應該會比較紮實，不會隻停留在錶麵。我特彆期待它在實際項目中的代碼示例，希望能真正將理論轉化為實踐技能。最近工作有點忙，還沒來得及深入閱讀，但粗略翻瞭一下，感覺內容組織得很有條理，章節之間過渡自然，循序漸進，這對於初學者來說是福音。希望通過這套書的學習，我能在深度學習這條路上邁齣堅實的一步，未來能獨立完成一些有意思的項目。

評分☆☆☆☆☆

對於我這個深度學習愛好者來說，選擇一本好的學習資料至關重要。這套《TensorFlow實戰》加上《Tensorflow 實戰Google深度學習框架》，光看名字就讓人覺得內容豐富且專業。我一直想深入瞭解TensorFlow的底層原理，以及它在Google內部是如何被廣泛應用的。我希望能在這套書中找到關於TensorFlow的構建、運行機製的詳細解讀，比如它的計算圖是如何構建的，如何進行反嚮傳播，以及如何優化模型訓練的效率。我尤其對書中是否會講解如何利用TensorFlow進行分布式訓練，或者如何將其部署到生産環境中的經驗分享非常感興趣。如果書中還能包含一些實際的工業界應用案例，比如在計算機視覺、自然語言處理等領域的成功實踐，那將是錦上添花瞭。

評分☆☆☆☆☆

我一直關注著深度學習技術的發展，TensorFlow作為Google傾力打造的開源機器學習框架，其強大之處早已耳聞。這次入手這套“正版包郵”的《TensorFlow實戰》，就是看中瞭它“實戰”二字，希望能通過這本書真正掌握TensorFlow的精髓，並將其運用到實際工作中。我最看重的，是書中能否清晰地梳理齣TensorFlow的架構設計，以及如何高效地利用它來構建和訓練深度學習模型。我希望它能包含一些最新的模型和技術，比如捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）在實際應用中的案例，或者一些遷移學習、模型部署等內容。當然，優質的圖文講解和詳細的代碼注釋也是必不可少的，這能幫助我更快速地理解和上手。總體來說，我對這套書充滿期待，希望它能成為我在深度學習領域的一位得力助手。