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  • TensorFlow模型解析與範例大全
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  • 作者: 陳鴻敏著
  • 出版社:博碩文化
  • 出版年:2024
  • ISBN:9786263337107
  • EISBN:9786263337947 EPUB
  • 格式:EPUB 版式
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  • ● 本書因出版社限制不提供繁簡轉換功能
租期14天 今日租書可閱讀至2024-07-09

TensorFlow認證考試最佳參考書
附解說檔及練習題400題
 
  |本書專為有志於認證考試或想深入了解人工智慧原理者而設計|
  提供大量的習題及解說(超過400個),同時深入解說神經網路的運作原理,無論是初學者或進階者都適合閱讀。

 
  |繪製獨門的示意圖|
  利用Excel的工作表來展示各種演算法的運算過程,將抽象概念具體化。
 
  |詳細解說損失函數、 激發函數、優化器、標籤編碼、單熱編碼、正規化、標準化、學習率、正向傳播、反向傳播及梯度下降法等機器學習的基礎觀念,以厚植人工智慧的實力|
  這些觀念是開發人工智慧軟體的關鍵,也是一般學子最難搞懂的部分,本書以問答集的形式呈現,共計41個主題,例如:為何要使用交叉熵函數來計算誤差?如何選擇激發函數?如何建構孿生神經網路?何謂梯度消失與梯度爆炸?如何使用自注意力機制?
 
  【目標讀者】
  ✔各級學校的學生。
  ✔有志於認識人工智慧及參加認證考試的各界人士。

作者簡介
 
陳鴻敏
 
  本書作者畢業於中興大學,歷任台塑、三光及中華航空公司等要職,長期從事於管理制度之設計與電腦系統的開發,熟悉各種電腦語言,著有《Excel分析與資料庫整合應用》、《Visual Basic開發應用系統的十堂課》、《R語言的資料採礦導引》等書,並於2021年通過TensorFlow開發者認證考試。

  • 書封
  • 序言
  • |Chapter 01| 神經網路之概念
  • |Chapter 02| 結構化資料的分類辨識
  • |Chapter 03| 迴歸分析
  • |Chapter 04| 圖像辨識
  • |Chapter 05| 圖像資料的擴增
  • |Chapter 06| 預訓練模型的使用
  • |Chapter 07| 時間數列預測
  • |Chapter 08| 文本分類
  • |Chapter 09| 文本生成
紙本書 NT$ 760
單本電子書
NT$ 570

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