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  • Towards Tensorflow 2.0:無痛打造AI模型
  • 點閱:68
  • 作者: 陳峻廷著
  • 出版社:博碩文化
  • 出版年:2020[民109]
  • 集叢名:iT邦幫忙鐵人賽
  • ISBN:978-986-434-500-7 ; 986-434-500-1
  • 格式:EPUB
  • 版次:初版
  • 附註:本電子書範例程式請至博碩官網下載
租期14天 今日租書可閱讀至2021-05-22

本書改編自第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽,Google Developers Machine Learning 組冠軍網路系列文章 ⸺《Towards Tensorflow 2.0:無痛打造AI模型》,是一本完整結合 Google Colab 學習Tensorflow 的台灣本土專書。AI、機器學習為近年來最熱門的話題,如何透過 AI 來提高企業營收或降低成本,已是各大企業爭相研究的技術。這是一本涵蓋基礎 Tensorflow 語法到各大應用領域的專書,豐富內容結合業界實戰心得與應用 ( 包括:價格預測、影像辨識、推薦系統等 ),帶你探索 AI 的奧妙。
 
三大重點
☛ 內容涵蓋現今 Tensorflow 2.0 最新語法,由淺入深帶你了解 Tensorflow 語法,從資料選取、資料處理、模型訓練以及視覺化均包含於此書。
 

☛ 本書涵蓋 DNN、CNN、RNN、GAN 、RL 等現今熱門模型,且搭配許多經典有趣的資料集做學習。除了實作,書中也會提及在真實世界所會遇到的的問題及解法。
 
☛ 透過線上免費雲端運算資源帶你學習 Tensorflow2.0,不僅不需擁有高運算設備即能學習現今最熱門的 AI 模型,也可以省略掉繁瑣的安裝步驟,可立即上手並學習 AI 核心概念。
 
適用讀者
具備基礎程式編寫能力的 Tensorflow 初學者、對 AI 有興趣或想轉職成為 AI 工程師的讀者。


作者介紹
 
陳峻廷
 
作者於資料科學、機器學習相關領域深耕多年,專案經歷涵蓋多方領域,包含:電信、金融、工廠、廣告等,並致力於運用資料科學及機器學習解決企業問題,現為電信業資料科學家。

  • Chapter01 Tensorflow 介紹
  • Chapter02 Tensorflow 基本語法
  • Chapter03 TF.Keras API
  • Chapter04 Python 資料處理與視覺化實戰
  • Chapter05 深度神經網路(Deep Neural Network)
  • Chapter06 卷積神經網路(Convolutional Neural Network)
  • Chapter07 遞歸神經網路(Recurrent Neural Network)
  • Chapter08 推薦系統(Recommendation System)
  • Chapter09 從Auto-Encoder 到GAN
  • Chapter10 增強式學習(Reinforcement Learning)
  • Chapter11 模型調教與模型服務
紙本書 NT$ 500
單本電子書
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