21個項目玩轉深度學習 基於TensorFlow的實踐詳解 何之源編 計算機與互聯網 書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何之源編著 著

圖書標籤:

• 深度學習
• TensorFlow
• 機器學習
• 項目實踐
• Python
• 計算機科學
• 人工智能
• 神經網絡
• 何之源
• 計算機與互聯網

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121335716

商品編碼：26882020075

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

頁數：355

字數：368000

作  者:何之源 編著 著作 定  價:79 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年03月01日 頁  數:355 裝  幀:平裝 ISBN:9787121335716 ●暫無

內容簡介

暫無

探索人工智能的無限可能：從基礎概念到前沿應用 本書是一本麵嚮廣大技術愛好者、學生及從業人員的深度學習實踐指南，旨在幫助讀者係統地理解深度學習的核心理論，並熟練掌握如何利用強大的TensorFlow框架進行實際項目開發。我們相信，在當今數據驅動的時代，深度學習已成為推動人工智能革命的核心引擎，而掌握這項技術，將為您的職業生涯和個人發展帶來無限機遇。 為何選擇深度學習？ 深度學習，作為機器學習的一個分支，其核心在於構建能夠模擬人腦神經網絡的計算模型。這些模型能夠從海量數據中自動學習復雜的模式和特徵，從而在圖像識彆、自然語言處理、語音識彆、推薦係統等眾多領域取得瞭突破性進展。它打破瞭傳統機器學習在處理非結構化數據上的局限，展現齣驚人的泛化能力和解決復雜問題的潛力。 無論您是想深入理解人工智能的底層邏輯，還是希望將深度學習技術應用於實際工作，或是探索其在科研領域的最新進展，本書都將是您不可或缺的學習夥伴。我們力求以通俗易懂的語言，結閤豐富的代碼示例，引導您逐步深入。 本書內容概覽： 本書將帶您踏上一段由淺入深的深度學習探索之旅。我們將從最基礎的概念入手，逐步構建起您對這一領域的全麵認知，並最終達到能夠獨立設計和實現復雜深度學習模型的水平。 第一部分：深度學習的基石——理論與準備 在開始編寫代碼之前，對深度學習的核心概念有一個清晰的理解至關重要。本部分將為您打下堅實的基礎： 人工智能、機器學習與深度學習的關係： 我們將首先厘清這三個概念之間的層次結構和相互聯係，幫助您把握深度學習在整個AI領域中的位置。 神經網絡的奧秘： 深入剖析神經網絡的基本構成單元——神經元，以及它們如何通過層層疊加形成強大的模型。我們將講解激活函數的作用，以及它們如何引入非綫性，使網絡能夠學習更復雜的函數。 反嚮傳播算法： 這是訓練神經網絡的核心算法。我們將詳細解釋反嚮傳播的原理，以及它如何利用梯度下降優化模型參數，從而不斷逼近最優解。 損失函數與優化器： 理解不同的損失函數如何衡量模型的預測誤差，以及各種優化器（如SGD、Adam等）如何高效地更新模型權重，是訓練好模型的關鍵。 數據預處理的重要性： 真實世界的數據往往充滿噪聲和不規則性。我們將講解數據清洗、特徵縮放、數據增強等預處理技術，以及它們對模型性能的影響。 TensorFlow環境搭建： 為瞭讓您能夠快速上手實踐，我們將提供詳細的TensorFlow安裝指南，包括CPU和GPU版本的配置，以及必要的開發工具介紹。 第二部分：TensorFlow入門與核心組件 TensorFlow是榖歌開源的強大深度學習框架，以其靈活性、可擴展性和豐富的生態係統而聞名。本部分將帶您熟悉TensorFlow的核心組件，為後續的項目實踐做好準備： TensorFlow核心概念： 深入理解張量（Tensor）、計算圖（Computational Graph）、會話（Session）等TensorFlow的基本數據結構和執行模型。 Keras API： 作為TensorFlow的高級API，Keras以其簡潔易用的接口，極大地簡化瞭神經網絡的構建過程。我們將重點講解如何使用Keras搭建各種類型的神經網絡層，如全連接層、捲積層、循環層等。 模型構建與編譯： 學習如何定義模型的結構，選擇閤適的損失函數和評估指標，並通過編譯過程為模型做好訓練準備。 模型訓練與評估： 掌握使用TensorFlow進行模型訓練的流程，包括數據輸入、參數更新、模型評估等關鍵步驟。 模型保存與加載： 學習如何保存訓練好的模型，以便後續復用或進行推理，以及如何加載已有的模型。 第三部分：經典深度學習模型與應用實踐 在掌握瞭TensorFlow的基礎之後，我們將進入激動人心的應用階段，通過一係列經典的深度學習模型，在具體任務中展現深度學習的強大威力： 捲積神經網絡（CNN）在圖像識彆領域的應用： CNN基礎原理： 詳細講解捲積層、池化層、全連接層的作用，以及它們如何有效地從圖像中提取空間特徵。 手寫數字識彆（MNIST）： 使用CNN解決經典的MNIST數據集識彆問題，讓您親身體驗CNN的強大能力。 圖像分類進階： 探索更復雜的圖像分類任務，如CIFAR-10數據集，並學習使用預訓練模型（如VGG, ResNet）進行遷移學習，加速模型訓練並提升性能。 物體檢測： 介紹YOLO、SSD等流行的物體檢測算法，並講解如何使用TensorFlow實現簡單的物體檢測模型。 循環神經網絡（RNN）與序列數據處理： RNN基礎原理： 理解RNN如何處理時序數據，以及其在文本、語音等序列建模中的優勢。 長短期記憶網絡（LSTM）與門控循環單元（GRU）： 解決RNN的梯度消失問題，掌握LSTM和GRU等改進型RNN模型的原理和應用。 文本情感分析： 利用RNN模型對文本進行情感分類，感受自然語言處理的魅力。 文本生成： 嘗試構建一個簡單的文本生成模型，讓計算機“寫”齣屬於自己的文字。 深度學習在其他領域的拓展： 推薦係統： 學習如何利用深度學習模型構建個性化推薦係統，提升用戶體驗。 生成對抗網絡（GAN）： 簡要介紹GAN的基本原理，以及其在圖像生成、風格遷移等方麵的應用。 強化學習入門： 初步瞭解強化學習的核心概念，以及其在智能體決策中的應用。 第四部分：模型優化與部署 一個高性能的模型不僅需要良好的訓練，還需要有效的優化和部署。本部分將幫助您提升模型性能，並將其應用到實際場景中： 正則化技術： 學習Dropout、L1/L2正則化等技術，有效防止模型過擬閤。 超參數調優： 掌握網格搜索、隨機搜索等方法，尋找最佳的模型超參數組閤。 模型量化與剪枝： 瞭解如何減小模型體積，提高推理速度，使其更易於在資源受限的設備上部署。 模型部署： 介紹TensorFlow Serving、TensorFlow Lite等工具，幫助您將訓練好的模型部署到服務器或移動設備上。 學習本書，您將獲得： 紮實的理論基礎： 清晰理解深度學習的核心概念和數學原理，為進一步學習和研究打下堅實基礎。 強大的實踐能力： 熟練掌握TensorFlow框架，能夠獨立完成深度學習項目的開發。 解決實際問題的能力： 學會如何將深度學習技術應用於圖像識彆、自然語言處理等熱門領域，解決實際業務挑戰。 前沿技術的洞察： 瞭解深度學習領域的最新發展趨勢和前沿技術。 持續學習的能力： 掌握學習深度學習的方法和資源，為未來不斷更新知識體係做好準備。 本書的目標是讓深度學習不再遙不可及，而是成為您手中強大的工具。我們相信，通過係統的學習和不斷的實踐，您將能夠充分釋放深度學習的潛力，開啓屬於您的人工智能新篇章。無論您是初學者還是有一定基礎的開發者，本書都將是您深度學習之旅中寶貴的財富。現在，就讓我們一同踏上這段激動人心的智能探索之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和代碼示例的呈現方式，坦白說，給我留下瞭深刻的印象，當然，是褒義的那種。在深度學習的書籍中，代碼的可讀性往往是決定學習體驗的關鍵因素之一。我注意到，作者在展示TensorFlow代碼塊時，非常注重模塊的劃分和注釋的清晰度。這使得我在對照著自己的Jupyter Notebook進行復現和修改時，能夠快速定位到關鍵的邏輯分支和參數設置。尤其是在處理那些涉及自定義損失函數或者復雜數據預處理管道的部分，那些精心設計的注釋簡直就是救命稻草，避免瞭我陷入“代碼黑洞”。不過，雖然代碼寫得漂亮，但在環境配置和依賴包版本控製這一塊，我倒是遇到瞭一點小麻煩。現在深度學習框架迭代速度太快瞭，如果書中的項目依賴的是幾年前的特定版本TensorFlow，那麼在當前主流環境下重現原汁原味的結果，往往需要花費大量時間去處理版本兼容性的問題，這無疑是增加瞭學習的摩擦力。理想情況下，如果能提供一個更明確的、基於Docker或Conda的環境配置指導，會大大提升讀者的上手效率和學習的流暢度。

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘事風格，與其說是在“教”你，不如說是在“演示”給你看是如何一步步解決一個具體問題的。作者的語氣比較平實、注重實操，很少齣現那種高屋建瓴的理論說教。對於像我這樣偏愛“先做起來再說”的學習者來說，這種風格非常對胃口，能有效地保持學習的熱情，避免被復雜的理論公式提前勸退。它強調的是“動手做”，通過構建一個可運行的係統來理解背後的機製。但是，這種實操導嚮的敘述，有時也意味著對理論基礎的“默認知曉”。例如，當我們討論到梯度消失或爆炸問題時，書中可能直接引用瞭某個正則化方法或特定的激活函數，但對於該方法是如何從根本上解決這個問題的數學推導，則一筆帶過。這種處理方式的好處是快速推進項目進度，壞處是如果讀者對這些“黑箱”背後的原理感到好奇，會發現這本書的解釋力度不夠，它更像是告訴你“用這個工具箱裏的工具能修好這颱機器”，而不是教你如何鍛造這些工具。

評分☆☆☆☆☆

哎呀，最近入瞭這本講深度學習的書，雖然名字聽起來挺唬人的，21個項目玩轉深度學習，基於TensorFlow的實踐詳解，作者何之源，定位在計算機與互聯網領域。說實話，我本來對這種“項目實戰”的書抱有很大期待，希望能一口氣啃下來，把TensorFlow玩個底朝天。但實際翻閱下來，感覺它更像是一本精心挑選的項目集錦，而不是一本麵麵俱到的教科書。比如，對於像我這種半路齣傢想快速上手的學習者來說，某些基礎概念的鋪墊顯得有些倉促，像是默認你已經對神經網絡的基本原理瞭如數傢珍。當你遇到一個稍微復雜點的項目時，如果沒有事先紮實的理論功底支撐，很容易就陷在代碼的細節裏，抓不住全局的脈絡。而且，雖然項目數量不少，但每個項目的深度似乎有些參差不齊，有些點到為止，僅僅展示瞭模型搭建的流程，對於模型優化、超參數調整背後的“為什麼”和“怎麼做”的探討，深度稍顯不足，這讓我常常需要在網上搜集更多的資料來填補這些認知上的空白。總體而言，它更適閤那些已經有一定編程基礎和機器學習概念，想通過實際操作來鞏固和拓寬應用場景的工程師，對於純粹的新手小白可能需要搭配其他更偏理論的讀物輔助。

評分☆☆☆☆☆

作為一本麵嚮實踐的書籍，其最大的價值應該在於提供可信賴、可復現的實踐路徑。我花費時間去驗證書中幾個核心項目的準確性，發現大部分代碼都是可以直接運行的，這在深度學習實踐書籍中已經算是難能可貴瞭。作者在細節把控上是下過功夫的，比如輸入輸齣格式的定義、數據加載的管道設計，這些往往是新手最容易齣錯的地方，書中都給齣瞭清晰的示範。然而，對於一個活躍的TensorFlow用戶來說，我還是希望能看到更多關於TensorFlow 2.x版本中Eager Execution模式下的一些高級技巧，或者與Keras API的深度結閤的更現代化的寫法。書中的某些部分似乎還帶著前一個TensorFlow時代的一些習慣，雖然功能上仍然有效，但在編寫風格上，與目前社區主流的、更簡潔、更Pythonic的API使用方式相比，略顯陳舊。因此，這本書更像是一份高質量的、但需要讀者自行進行“版本升級”和“風格現代化”的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

從項目內容的廣度來看，這本書確實展現瞭作者在不同應用領域上的涉獵和嘗試。我特彆喜歡其中涉及的一些前沿或不那麼常見的應用場景，這超齣瞭我原本預期的CV和NLP基礎模型範疇。例如，書中對某些強化學習的初步探索，或者在特定工業場景下的應用案例，為我打開瞭新的思路，讓我意識到TensorFlow不僅能用來做人臉識彆和文本生成，它在解決更偏工程化、定製化問題時也同樣有力。然而，這種廣度也帶來瞭另一個挑戰：深度。要在一個有限的篇幅內覆蓋如此多的主題，必然要求對每個主題的講解都必須是高度概括的。這就好比一個旅遊指南，列齣瞭所有景點，但對每個景點的曆史背景和文化內涵的挖掘都隻能淺嘗輒止。當我嘗試深入挖掘某個特定項目背後的數學原理或更高級的優化技巧時，會發現這本書提供的綫索往往就此中斷瞭，需要讀者自行跳齣這本書的框架，去尋找更專業的、更深入的單一主題書籍或論文來補充。所以，它更像是一個“探索地圖”，而不是“詳細攻略”。