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李嘉璿著 著

圖書標籤:

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齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115456137

商品編碼：12664904318

齣版時間：2017-06-01

作  者:李嘉璿 著 定  價:79 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年06月01日 頁  數:296 裝  幀:平裝 ISBN:9787115456137 ●篇 基礎篇
●第1章 人工智能概述 2
●1.1 什麼是人工智能 2
●1.2 什麼是深度學習 5
●1.3 深度學習的入門方法 7
●1.4 什麼是TensorFlow 11
●1.5 為什麼要學TensorFlow 12
●1.5.1 TensorFlow的特性 14
●1.5.2 使用TensorFlow的公司 15
●1.5.3 TensorFlow的發展 16
●1.6 機器學習的相關賽事 16
●1.6.1 ImageNet的ILSVRC 17
●1.6.2 Kaggle 18
●1.6.3 天池大數據競賽 19
●1.7 國內的人工智能公司 20
●1.8 小結 22
●第2章 TensorFlow環境的準備 23
●2.1 下載TensorFlow 1.1.0 23
●2.2 基於pip的安裝 23
●2.2.1 Mac OS環境準備 24
●部分目錄

內容簡介

TensorFlow是榖歌公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、源代碼分析和網絡實現等各個方麵。全書分為基礎篇、實戰篇和提高篇三部分。基礎篇講解人工智能的入門知識，深度學習的方法，TensorFlow的基礎原理、係統架構、設計理念、編程模型、常用API、批標準化、模型的存儲與加載、隊列與綫程，實現一個自定義操作，並進行TensorFlow源代碼解析，介紹捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的演化發展及其TensorFlow實現、TensorFlow的不錯框架等知識；實戰篇講解如何用TensorFlow寫一個神經網絡程序並介紹TensorFlow實現各種網絡（CNN、RNN和自編碼網絡等）並對MNIST數據集進行訓練，講解TensorFlow在人臉識彆、自然語言處理、圖像和語音的結閤、生成式對抗等 李嘉璿 著 李嘉璿，創建TensorFlow交流社區，活躍於靠前各大技術社區，知乎編程問題迴答者。緻力於人工智能的研究，對深度學習框架的架構、源碼分析及在不同領域的應用有濃厚興趣。有過上百篇論文閱讀和深度學習經驗，處理圖像、社交文本數據情感分析、數據挖掘經驗，參與過基於深度學習的自動駕駛二維感知係統Hackathon競賽，曾任職百度研發工程師。

穿越算法迷宮：深度學習的直觀指南 在人工智能浪潮席捲全球的今天，深度學習已成為推動技術革新的核心驅動力。然而，對於許多渴望掌握這項強大工具的開發者、研究者和愛好者而言，算法的深邃、公式的晦澀以及代碼的復雜性，往往構築起一道難以逾越的知識壁壘。本書正是為打破這一壁壘而生，旨在以一種前所未有的直觀方式，引導讀者深入理解深度學習的核心思想，掌握實用的建模技巧，最終能夠獨立設計和實現屬於自己的AI解決方案。 我們相信，理解一個復雜的係統，並非必須從最底層的數學證明和抽象的理論模型開始。本書另闢蹊徑，將深度學習的“黑箱”一層層剝開，通過大量的可視化圖示、生動的類比以及精心設計的代碼示例，讓抽象的概念變得觸手可及。我們不會迴避理論深度，但我們會將其置於一個更易於消化的框架中，讓您在理解“是什麼”的同時，也能洞悉“為什麼”。 從感知器到神經網絡的演進：構建智能的基石 本書的開篇，我們將從最基礎的感知器模型入手，迴顧人工智能早期對模擬人類神經元工作的嘗試。通過對感知器綫性可分性的局限性分析，自然而然地引齣多層感知器（MLP）的概念。在這裏，我們不再將神經網絡僅僅視為一堆矩陣乘法和激活函數，而是將其比作一個由無數個相互連接的“神經元”組成的復雜網絡，每個神經元都在接收輸入、進行加權求和，並通過一個非綫性函數“激活”自身，將信息傳遞給下一層。 您將學習到： 感知器的原理與局限： 理解最簡單的神經元模型如何工作，以及它為何無法解決非綫性問題。 多層感知器的結構與優勢： 探索隱藏層的引入如何賦予網絡強大的非綫性錶達能力，使其能夠學習更復雜的模式。 激活函數的選擇與作用： 深入理解Sigmoid、ReLU、Tanh等激活函數如何引入非綫性，以及它們在不同場景下的應用。 前嚮傳播與反嚮傳播的直觀理解： 揭示神經網絡學習過程中信息流動的方嚮，以及如何通過誤差反嚮傳播來調整網絡權重，讓模型“學會”識彆數據中的規律。我們將用生動的比喻來解釋梯度下降的過程，讓您不再對“梯度”感到畏懼。 捲積神經網絡（CNN）：讓機器“看見”世界 在圖像識彆、計算機視覺等領域，捲積神經網絡（CNN）無疑是劃時代的創新。本書將深入剖析CNN的核心組件，揭示其模仿人類視覺皮層處理信息的方式。我們將以一個日常物體（例如貓咪）的識彆為例，一步步展示CNN如何通過捲積層、池化層和全連接層，從原始像素數據中提取齣越來越抽象、越來越有意義的特徵。 您將掌握： 捲積層的奧秘： 理解捲積核（濾波器）如何掃描圖像，提取邊緣、紋理等局部特徵。我們將用直觀的二維圖示演示捲積操作，讓您清晰地看到特徵圖是如何産生的。 池化層的作用： 探究池化層如何通過降采樣來減小特徵圖的尺寸，減少參數數量，提高模型的魯棒性，並防止過擬閤。 CNN的典型架構： 介紹LeNet、AlexNet、VGG、ResNet等經典CNN架構的設計思想，以及它們如何一步步推動瞭計算機視覺的進步。 實際應用場景： 學習如何利用CNN進行圖像分類、目標檢測、圖像分割等任務，並理解其在自動駕駛、醫療影像分析等領域的巨大潛力。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）：賦能序列數據的智能 對於文本、語音、時間序列等具有先後順序的數據，循環神經網絡（RNN）提供瞭一種有效的處理框架。然而，原始RNN在處理長序列時麵臨梯度消失/爆炸的睏境。本書將重點介紹長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）等改進型RNN模型，揭示它們如何通過精巧的“門控”機製，有效地捕捉序列中的長期依賴關係，從而在自然語言處理（NLP）等領域取得輝煌成就。 您將學習： RNN的循環結構： 理解RNN如何通過“記憶”前一時刻的狀態來處理序列數據。 梯度消失/爆炸問題： 深入分析RNN在訓練中的挑戰，以及為何需要更復雜的模型。 LSTM的核心思想： 詳細解讀LSTM的“細胞狀態”和“遺忘門”、“輸入門”、“輸齣門”，理解它們如何協同工作，實現對信息的選擇性記憶和遺忘。 GRU的簡化設計： 瞭解GRU如何以更少的參數實現與LSTM相似的功能，並在某些場景下錶現更優。 NLP任務實戰： 學習如何利用RNN/LSTM/GRU構建文本分類器、序列標注模型、機器翻譯係統，並感受其在理解人類語言方麵的強大能力。 生成模型：讓機器“創造”新內容 除瞭理解和分類現有數據，讓機器能夠生成新的、具有創造性的內容，是人工智能的另一個重要方嚮。本書將介紹生成對抗網絡（GAN）和變分自編碼器（VAE）等主流的生成模型。您將瞭解到，GAN通過“生成器”和“判彆器”之間的“貓鼠遊戲”，如何逐步學會生成逼真的圖像、文本甚至音樂；而VAE則利用概率模型，學習數據的潛在分布，從而實現多樣化的內容生成。 您將深入探索： 生成對抗網絡（GAN）的工作原理： 理解生成器和判彆器如何相互博弈，共同提升生成內容的質量。 GAN的變體與應用： 介紹DCGAN、StyleGAN等GAN的經典變體，以及它們在圖像生成、風格遷移、超分辨率等方麵的應用。 變分自編碼器（VAE）的概率視角： 學習VAE如何編碼和解碼數據，並利用潛在空間實現數據的生成和插值。 文本生成與圖像閤成： 通過實際案例，展示如何利用生成模型創作富有想象力的內容。 模型的優化與部署：從理論到實踐的橋梁 再精妙的模型，如果無法在實際應用中落地，其價值也將大打摺扣。本書的最後部分，我們將聚焦於模型的訓練優化和部署。您將學習到各種正則化技術（如Dropout、Batch Normalization）、學習率調度策略、早停法等，如何有效地提升模型的泛化能力，避免過擬閤。同時，我們也會介紹模型評估的常用指標，以及如何對訓練好的模型進行部署，使其能夠服務於真實世界的應用。 您將掌握： 模型優化的常用技巧： 學習如何通過正則化、數據增強等手段提升模型性能。 超參數調優策略： 理解網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化等方法，如何找到最優的模型配置。 模型評估與選擇： 掌握準確率、召迴率、F1分數、AUC等評估指標，並學會如何根據任務需求選擇閤適的模型。 模型部署基礎： 瞭解如何將訓練好的模型導齣，並集成到Web應用、移動端或其他係統中。 麵嚮未來的AI開發者：掌握核心，擁抱創新 本書並非僅僅羅列算法的名稱和代碼的片段，而是力求構建一種“理解式”的學習體驗。我們強調模型背後的直覺和設計思想，鼓勵讀者通過動手實踐來鞏固所學。通過清晰的圖示、易懂的比喻和豐富的代碼示例，我們希望將深度學習的復雜性轉化為清晰的邏輯，將抽象的公式轉化為可操作的工具。 無論您是希望為自己的職業生涯注入AI動力的數據科學傢，是渴望探索人工智能邊界的研究人員，還是對機器學習充滿好奇的初學者，本書都將是您開啓深度學習之旅的理想夥伴。我們相信，通過這本書的學習，您將不再是算法的被動接受者，而是能夠積極主動地構建、優化和應用AI技術的創新者，為構建更智能的未來貢獻力量。

評分☆☆☆☆☆

評價五： 我在業餘時間學習深度學習，想找一本能夠幫助我理解 TensorFlow 運作原理的書籍，《TensorFlow技術解析與實戰》進入瞭我的視野。收到書後，感覺內容相當豐富，而且結構安排得很有條理。我從頭開始學習，從 TensorFlow 的基本概念講起，包括張量、運算、圖等。書中對於 TensorFlow 的計算圖的講解非常細緻，我理解瞭 TensorFlow 是如何將代碼轉化為可執行的操作的。我也認真學習瞭書中關於 TensorFlow 的調試技巧，這對於我排查模型錯誤非常有幫助。書中還提供瞭一些實際案例，比如一個基於 TensorFlow 的情感分析模型，我跟著代碼實踐瞭一下，學會瞭如何處理文本數據和構建序列模型。讓我覺得有些挑戰的是，書中涉及到的數學公式和推導，我需要花一些時間去理解。但總的來說，這本書的內容非常充實，而且講解清晰，是一本很好的深度學習入門和實戰指導書籍，非常適閤像我一樣正在學習深度學習的讀者。

評分☆☆☆☆☆

評價四： 作為一名有幾年深度學習實踐經驗的開發者，我在尋找一本能夠幫助我深入理解 TensorFlow 內部機製的書籍，於是選擇瞭《TensorFlow技術解析與實戰》。這本書的深度確實超齣我的預期，它不僅僅停留在API的使用層麵，而是深入探討瞭 TensorFlow 的核心組件和設計思想。我特彆關注瞭書中關於 TensorFlow 的性能優化部分，例如如何利用 TensorFlow Profiler 來分析模型瓶頸，以及如何通過圖優化和設備 Placement 來提升訓練效率。這些內容對於我優化生産環境中的模型部署非常有啓發。書中還詳細講解瞭 TensorFlow 的分布式訓練策略，比如參數服務器和 All-Reduce 模式，這為我擴展模型訓練規模提供瞭思路。我嘗試著復現瞭書中提到的一個分布式圖像識彆任務，在這個過程中，我對 TensorFlow 的分布式通信機製有瞭更直觀的認識。唯一的不足是，書中對於 TensorFlow 的版本更新可能不是那麼敏感，有些最新的特性可能尚未包含在內。但總體而言，這本書的深度和廣度都非常齣色，對於希望深入理解 TensorFlow 的資深開發者來說，是一本不可多得的寶典。

評分☆☆☆☆☆

評價二： 抱著學習最新的深度學習技術的心態，我購買瞭《TensorFlow技術解析與實戰》。這本書的內容涵蓋瞭 TensorFlow 的各個方麵，從基礎的安裝配置到高級的分布式訓練，都有涉及。我印象比較深刻的是關於 TensorFlow 的數據API部分，它詳細介紹瞭如何高效地加載和預處理大規模數據集，這對於實際項目開發至關重要。書中還講解瞭 TensorFlow 的裝飾器、算子等底層實現細節，這讓我對 TensorFlow 的執行機製有瞭更深入的瞭解。我最欣賞的是書中對於實際應用場景的分析，例如在自然語言處理（NLP）和計算機視覺（CV）領域的應用案例，這些案例不僅展示瞭 TensorFlow 的強大功能，也為我提供瞭寶貴的實踐經驗。我嘗試著復現瞭書中提到的一個文本生成模型，學習到瞭很多關於序列模型構建和優化的技巧。不過，對於一些非常前沿的算法，例如 Transformer 的最新變種，書中可能更新得不是那麼及時，這可能是我覺得稍有遺憾的地方。但總體而言，這本書的內容還是非常紮實的，對於想要提升 TensorFlow 應用能力的開發者來說，絕對是一本值得推薦的書籍。

評分☆☆☆☆☆

評價三： 我是一名在校學生，正在學習深度學習相關的課程，所以購買瞭《TensorFlow技術解析與實戰》。拿到書後，首先映入眼簾的是厚實的內容，感覺信息量很大。我從頭開始閱讀，從 TensorFlow 的基本概念講起，包括變量、占位符、會話等，這些都是構建模型的基礎。書中對於 TensorFlow 的計算圖的講解非常透徹，讓我理解瞭 TensorFlow 是如何將模型定義和執行分離的。我也認真學習瞭書中關於模型保存和加載的部分，這對於我完成課程項目非常有幫助。書中提供瞭不少實戰項目，比如一個基於 TensorFlow 的推薦係統，我跟著代碼實現瞭一下，學習到瞭如何處理稀疏數據和構建協同過濾模型。雖然書中也提到瞭 TensorFlow 的 Keras API，但我更傾嚮於理解其底層的實現原理，所以對這部分內容也進行瞭深入研究。讓我覺得有點難的是，對於一些數學理論基礎比較薄弱的讀者來說，書中關於數學推導的部分可能需要額外的參考資料。但總的來說，這本書內容翔實，邏輯清晰，是一本不錯的深度學習入門和進階書籍。

評分☆☆☆☆☆

評價一： 最近迷上瞭深度學習，想找一本能深入理解 TensorFlow 底層原理的書，於是入手瞭這本《TensorFlow技術解析與實戰》。收到書後，整體感覺還是不錯的，包裝很嚴實，感覺是正版。迫不及待地翻開，書的排版很清晰，文字也比較易懂，不像有些技術書籍那麼晦澀難懂。我特彆關注瞭關於 TensorFlow 的核心概念部分，例如計算圖、張量、操作等等，這些是理解整個框架的基礎。作者用瞭大量的圖示和代碼示例來講解，這一點我非常喜歡，能夠讓我直觀地看到數據在 TensorFlow 中的流動過程。比如，在講解梯度下降時，書中不僅給齣瞭數學公式，還通過繪製損失函數的變化麯綫來展示優化過程，這種可視化方式對於初學者來說非常有幫助。另外，對於一些常見的深度學習模型，比如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN），書中也提供瞭詳細的構建和訓練教程，並且附帶瞭代碼，可以直接運行。我嘗試著跟著書中的代碼實現瞭一個簡單的圖像分類器，效果比我之前自己摸索要好很多。總的來說，這本書的理論講解和實踐操作結閤得比較好，適閤想要係統學習 TensorFlow 的讀者。

評分☆☆☆☆☆

很奇怪，我的書已經拿到瞭，錢付款瞭。但是我要的發票竟然沒給我。聯係商鋪，讓我等5天左you，不停說給我手機短信，第一次遇到這種事情，感覺很不正規。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

入門書。

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發貨慢，發貨慢，發貨慢，其他還行。

評分☆☆☆☆☆

一本讓我失望的書籍，內容毫無深度，有點像給你介紹似的

評分☆☆☆☆☆

發貨慢，發貨慢，發貨慢，其他還行。