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iT邦幫忙鐵人賽系列書

Towards Tensorflow 2.0:無痛打造AI模型

Towards Tensorflow 2.0:無痛打造AI模型

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出版日期:2020/07/09
出版:博碩文化
作者:陳峻廷
語言:繁體中文(台灣)
頁數:272
ID:201871
產品類型:電子書
檔案格式:PDF(適合平板)

原價 NT$ 500
現折 NT$ 133
10週年慶65折

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內容簡介

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。

章節目錄

01 Tensorflow介紹
02 Tensorflow基本語法
03 TF.Keras API
04 Python資料處理與視覺化實戰
05 深度神經網路 (Deep Neural Network)
06 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network)
07 遞歸神經網路 (Recurrent Neural Network)
08 推薦系統 (Recommendation System)
09 從Auto-Encoder到GAN
10 增強式學習 (Reinforcement Learning)
11 模型調教與模型服務

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。

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