TensorFlow:實戰Google深度學習框架 纔雲科技Caicloud 978712 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

纔雲科技Caicloud 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• 深度學習
• 機器學習
• Google
• 神經網絡
• Python
• 纔雲科技
• Caicloud
• 人工智能
• 實戰

店鋪： 博遠慧達圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121309595

商品編碼：24956939983

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-03-01

溫馨提示： 我店與齣版社聯袂推齣特價館配圖書，旨在為廣大讀者提供低價格，優品質的書籍。 請認準書背封底直徑為1厘米方型或圓型的小孔，此為正版館配圖書的標誌。 極少數圖書可能略有磨損但不影響您閱讀！個彆圖書的光盤為原盤復刻。 如閱讀過程中發現圖書光盤無法正常讀取，本店會積極協助您網傳處理。

基本信息

書名:TensorFlow:實戰Google深度學習框架

定價：79.00元

售價：45.03元,便宜33.97元,摺扣57

作者:纔雲科技Caicloud

齣版社：電子工業齣版社

齣版日期：2017-03-01

ISBN：9787121309595

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

---

√ 作者為前榖歌專傢，現Tensorflow創業新星，醉心深度學習研究。

√ Tensorflow已從前瞻性黑科技成長為主流方案，本書旨在麵嚮生産與商業場景，徹底貫通原理與實踐。

√ BAT一綫團隊與各大基於AI、ML的技術公司爭相贊譽力薦，本書與Tensorflow一道走嚮事實標準。

√ 深入技術原理，走訪主創團隊，結閤真實項目，傾力呈現一手資料，深度剖析一綫實戰。電子工業齣版社自營店

內容提要

---

TensorFlow 是榖歌2015 年開源的主流深度學習框架，目前已在榖歌、優步（Uber）、*、小米等科技公司廣泛應用。《TensorFlow：實戰Google深度學習框架》為使用TensorFlow 深度學習框架的入門參考書，旨在幫助讀者以快速、有效的方式上手TensorFlow 和深度學習。書中省略瞭深度學習繁瑣的數學模型推導，從實際應用問題齣發，通過具體的TensorFlow 樣例程序介紹如何瞭使用深度學習解決這些問題。《TensorFlow：實戰Google深度學習框架》包含瞭深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個前沿、熱門的人工智能領域的*參考書。讀者對象：對人工智能、深度學習感興趣的計算機相關從業人員，想要使用深度學習或TensorFlow 的數據科學傢、工程師，希望瞭解深度學習的大數據平颱工程師，對人工智能、機器學習感興趣的在校學生，希望找深度學習相關崗位的求職人員，等等。

目錄

---

作者介紹

---

鄭澤宇，現為纔雲科技(Caicloud.io)聯閤創始人、首席大數據科學傢。針對分布式TensorFlow上手難、管理難、監控難、上綫難等問題，他帶領團隊成功開發國內成熟的分布式TensorFlow深度學習平颱（TensorFlow as a Service）。基於此平颱，纔雲大數據團隊為安防、電商、金融、物流等多個行業提供有針對性的人工智能解決方案。歸國創業之前，鄭澤宇曾任美國榖歌高級工程師。從 2013 年加入榖歌，鄭澤宇作為主要技術人員參與並領導瞭多個大數據項目。由他提齣並主導的産品聚類項目用於銜接榖歌購物和榖歌知識圖譜（Knowledge Graph）數據，使得知識卡片形式的廣告逐步取代傳統的産品列錶廣告，開啓瞭榖歌購物廣告在搜索頁麵投遞的新紀元。鄭澤宇於2011年5月獲得北京大學計算機學士學位，並榮獲北京大學信息科學技術學院十佳畢業論文、北京大學畢業生。2013年5月獲得美國 Carnegie Mellon University（CMU）大學計算機碩士學位，並獲得西貝爾奬學金 (Siebel Scholarship)。鄭澤宇在機器學習、人工智能領域有多年研究經驗，並在SIGIR、SIGKDD、ACL、ICDM、ICWSM等*國際會議上發錶多篇學術論文.

文摘

---

序言

---

探索深度學習的無限可能：構建智能未來的基石 在飛速發展的科技浪潮中，人工智能（AI）已不再是遙不可及的科幻概念，而是深刻改變我們生活、工作乃至思維方式的強大力量。從自動駕駛汽車的精準導航，到醫療診斷的智能化輔助，再到自然語言處理的流暢交互，深度學習作為AI的核心驅動力，正以前所未有的速度拓展著人類智慧的邊界。而要駕馭這股力量，掌握其背後的技術精髓，便成為瞭當下最緊迫也最具價值的技能之一。 本書並非關於某一本具體的圖書，而是旨在為所有對深度學習技術及其在現實世界中應用充滿好奇與熱情的讀者，提供一個全麵、深入且極具實踐指導意義的學習路徑。我們並非要介紹一個特定的工具或框架，而是要揭示深度學習的普適原理，展示如何利用強大的計算能力與巧妙的模型設計，來解決那些曾經被認為難以逾越的復雜問題。 深度學習的本質：模擬人腦，洞察數據 深度學習，顧名思義，是一種基於多層神經網絡的機器學習方法。它模仿人腦神經元之間信息傳遞的機製，通過構建層層遞進的抽象錶示，從原始數據中自動學習到越來越高級、越來越有意義的特徵。這意味著，我們不再需要手工設計復雜的特徵提取器，而是讓模型自己“學會”如何識彆圖像中的物體、理解文本的含義，甚至預測股票市場的走勢。 本書將帶領你深入理解深度學習的核心概念，包括： 神經網絡的構建塊： 我們將從最基礎的神經元模型開始，逐步介紹感知機、激活函數、損失函數、優化算法等關鍵組成部分。理解它們如何協同工作，是掌握深度學習的基礎。 反嚮傳播算法的奧秘： 這是深度學習訓練模型的核心算法，它通過計算損失函數對模型參數的梯度，來不斷調整模型，使其性能達到最優。我們將用直觀易懂的方式解析其工作原理，讓你擺脫對“黑箱”的恐懼。 經典模型與前沿探索： 從捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的輝煌成就，到循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）在序列數據處理上的卓越錶現，再到Transformer模型在自然語言處理領域掀起的革命，我們將係統介紹這些經典且強大的模型架構，並展望未來的發展趨勢。 訓練的藝術： 如何有效地訓練深度學習模型是實踐中的一大挑戰。我們將探討過擬閤與欠擬閤的應對策略，如正則化、Dropout、數據增強等；介紹不同的優化器（如SGD, Adam, RMSprop）及其適用場景；以及批量歸一化（Batch Normalization）等技術如何加速模型收斂並提高穩定性。 數據的重要性： 深度學習模型的效果很大程度上依賴於數據的質量和數量。我們將討論數據預處理、特徵工程、數據集劃分以及如何處理不平衡數據等關鍵問題。 從理論到實踐：構建你的第一個智能應用 理論知識的學習固然重要，但真正的精通來自於親手實踐。本書將為你提供一條清晰的實踐路徑，讓你能夠將所學知識轉化為解決實際問題的能力。 選擇閤適的工具： 盡管本書側重於概念和原理，我們也會為你介紹當下主流的深度學習開發平颱和庫，它們提供瞭豐富的功能和高效的計算能力，讓你能夠更專注於模型設計和實驗。 項目驅動的學習： 我們將通過一係列精心設計的項目案例，帶領你一步步構建真實的深度學習應用。這些項目將涵蓋： 圖像分類： 識彆圖片中的貓狗，或是對醫學影像進行初步診斷。 目標檢測： 在視頻流中實時定位並識彆特定物體，例如車輛或行人。 自然語言處理： 構建一個情感分析模型，判斷文本的喜怒哀樂；或者開發一個簡單的問答係統。 推薦係統： 根據用戶的曆史行為，為其推薦感興趣的商品或內容。 生成模型： 探索如何利用GAN（生成對抗網絡）等技術，生成逼真的圖像或文本。 代碼的實踐與調試： 我們將提供清晰的代碼示例，並講解如何理解、修改和調試這些代碼。你將學會如何導入數據、定義模型、配置訓練參數、評估模型性能，並進行必要的調優。 計算資源的利用： 深度學習訓練通常需要大量的計算資源。我們將介紹如何利用CPU、GPU以及雲平颱等計算資源，以高效的方式進行模型訓練。 擁抱智能時代：為你的職業生涯增添翅膀 掌握深度學習技術，不僅是滿足個人興趣的探索，更是為你的職業生涯注入強大動力的關鍵。 人工智能領域的職業機會： 深度學習人纔在當前就業市場中炙手可熱，從數據科學傢、機器學習工程師到AI研究員，都有著廣闊的職業前景。本書將為你打下堅實的基礎，讓你更有信心迎接這些挑戰。 賦能現有工作： 無論你身處哪個行業，瞭解並應用深度學習都可能為你帶來意想不到的突破。例如，市場營銷人員可以利用深度學習進行用戶行為分析和精準廣告投放；金融從業者可以開發風險評估模型；製造業可以優化生産流程和質量控製。 持續學習與創新： 深度學習領域發展迅速，新的模型、技術和應用層齣不窮。本書將培養你的獨立思考和學習能力，讓你能夠在這個充滿活力的領域保持競爭力，並成為創新的參與者。 本書的目標讀者： 本書適閤對深度學習技術感興趣的廣大讀者，包括： 初學者： 零基礎但渴望瞭解人工智能核心技術的學習者。 在校學生： 計算機科學、人工智能、數據科學等相關專業的學生，希望深化理論知識並獲取實踐經驗。 軟件工程師： 希望將深度學習技術集成到現有産品或開發新智能應用的開發者。 數據分析師： 想要擴展分析工具集，利用深度學習解決更復雜問題的分析師。 科研人員： 希望瞭解深度學習前沿進展，並將其應用於自身研究領域的學者。 行業從業者： 任何希望瞭解AI如何改變其所在行業，並尋求應用機會的專業人士。 結語 深度學習的時代已經到來，它以前所未有的方式重塑著世界。掌握深度學習技術，意味著你將能夠站在技術的最前沿，參與到這場激動人心的變革之中。本書將是你探索深度學習奧秘、構建智能未來的忠實夥伴，引導你從理論到實踐，最終成為一名有能力解決復雜問題的深度學習實踐者。讓我們一起踏上這段令人興奮的旅程，用智慧和技術，共創更美好的智能未來。

評分☆☆☆☆☆

在深度學習的浪潮中，TensorFlow已成為一股不可忽視的力量，而《TensorFlow: 實戰Google深度學習框架》這本書，無疑是幫助我們駕馭這股力量的絕佳工具。我被這本書的係統性和前瞻性深深打動。它不僅全麵覆蓋瞭TensorFlow的各個核心模塊，還重點突齣瞭其在實際應用中的強大威力。書中對Caicloud在深度學習領域的經驗進行瞭提煉和總結，為我們提供瞭寶貴的實戰指導。我特彆喜歡書中關於如何構建、訓練和優化各種復雜深度學習模型的詳細講解，這些內容對於提升我的建模能力非常有幫助。而且，這本書的編寫風格非常人性化，即便是初學者也能在輕鬆的閱讀過程中掌握復雜的概念。我堅信，通過這本書的學習，我將能夠更深入地理解TensorFlow的工作原理，並能夠靈活運用它來解決各種實際問題，從而在深度學習領域取得更大的成就。這本978712的書，必將成為我學習道路上重要的裏程碑。

評分☆☆☆☆☆

對於任何想要在深度學習領域有所建樹的人來說，理解並熟練運用TensorFlow是必不可少的。而《TensorFlow: 實戰Google深度學習框架》這本書，恰恰是實現這一目標的一把金鑰匙。我被這本書的全麵性深深吸引。它並非僅僅停留在API的羅列，而是深入剖析瞭TensorFlow的設計理念和底層原理，讓讀者能夠真正理解“為什麼”這樣做，而不是僅僅“怎麼做”。從數據預處理的精妙技巧，到模型構建的靈活方式，再到訓練調優的各種策略，書中都提供瞭詳盡的指導。我特彆欣賞書中對各個模型細節的拆解，使得那些看似復雜的深度學習模型變得觸手可及。而且，書中還融入瞭Caicloud在實際應用中的經驗，這無疑為讀者提供瞭一個寶貴的視角，瞭解如何在真實世界的場景中應用TensorFlow。這種理論深度與實戰落地的完美結閤，讓這本書成為瞭一本不可多得的參考書。我深信，通過對這本書的學習，我將能夠更自信地駕馭TensorFlow，構建齣更強大、更智能的深度學習應用。978712這個ISBN號，也預示著這是一本值得收藏的優秀技術書籍。

評分☆☆☆☆☆

接觸過深度學習一段時間後，我越來越感覺到擁有一本權威、係統、且貼近實戰的教材的重要性。《TensorFlow: 實戰Google深度學習框架》這本書，在我看來，就是這樣一本難得的佳作。它不僅涵蓋瞭TensorFlow的核心概念，更重要的是，它將這些概念通過一係列精心設計的實戰項目串聯起來，讓學習過程充滿樂趣和成就感。我看到書中包含瞭從基礎的圖像識彆，到更復雜的自然語言處理任務，甚至是生成對抗網絡等前沿技術的應用。這種循序漸進的教學方式，非常適閤不同程度的學習者。同時，書中對Caicloud雲平颱資源的整閤和利用，也讓我看到瞭如何在大規模數據集和計算資源下進行高效的深度學習訓練，這對於我目前正在進行的研究項目非常有啓發。這本書的語言流暢，圖文並茂，即使是初學者也能快速上手。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的導師，引導我一步步探索深度學習的奧秘。

評分☆☆☆☆☆

作為一名深度學習愛好者，我一直渴望深入理解TensorFlow這個強大的框架，而《TensorFlow: 實戰Google深度學習框架》這本書無疑是我的首選。這本書的齣版，對於國內的開發者來說，簡直是一場及時雨。此前，雖然有很多關於TensorFlow的零散資料和教程，但總感覺不夠係統，難以形成完整的知識體係。這本書的齣現，填補瞭這一空白，它不僅提供瞭清晰易懂的理論講解，更重要的是，通過豐富的實戰案例，讓讀者能夠親手體驗深度學習的魅力。從基礎的概念，如張量、計算圖，到復雜的神經網絡模型，如CNN、RNN，再到更高級的應用，如遷移學習、模型部署，這本書都進行瞭詳盡的闡述。特彆值得一提的是，書中對於Caicloud提供的雲服務平颱的介紹，更是為那些希望在雲端進行大規模深度學習實驗的用戶提供瞭極大的便利。這種將理論與實踐、框架與平颱相結閤的編寫方式，讓這本書的價值得到瞭極大的提升。我迫不及待地想通過這本書，開啓我的深度學習實戰之旅，將理論知識轉化為實際應用，為我的項目帶來革命性的突破。這本書的封麵設計也很吸引人，充滿科技感，讓人一眼就能感受到其專業性和前沿性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注人工智能發展的人，TensorFlow無疑是這個領域中最具影響力的框架之一。我一直在尋找一本能夠真正帶領我深入理解和應用TensorFlow的書籍，《TensorFlow: 實戰Google深度學習框架》這本書的齣現，讓我眼前一亮。這本書的作者團隊，其中包含瞭來自Caicloud的技術專傢，他們的實戰經驗為這本書的內容注入瞭強大的生命力。書中對於TensorFlow新版本的特性、最佳實踐的介紹，以及如何利用Caicloud的平颱進行高效的分布式訓練，都讓我感到受益匪淺。我尤其對書中關於模型部署和生産化應用的章節感到興奮，因為這直接解決瞭許多開發者在將模型落地過程中遇到的瓶頸。這本書的結構非常清晰，從基礎知識到高級應用，層層遞進，能夠滿足不同水平讀者的需求。我期待通過這本書，能夠掌握TensorFlow更深層次的應用技巧，並將其運用到我的實際工作中，創造齣更具價值的AI解決方案。