基本信息
商品名称: | 深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用 | 开本: | 16开 |
作者: | 辛大奇 编著 | 定价: | 99.80 |
ISBN号: | 9787517088783 | 出版时间: | 2020-10-01 |
出版社: | 水利水电出版社 | 印刷时间: | 2020-10-01 |
版次: | 1 | 印次: | 1 |
《深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用》以TensorFlow 2.0人工智能平台的基础架构为切入点,逐步过渡到TensorFlow 2.0项目开发实战和项目部署上线中,并重点介绍了使用TensorFlow 2.0的封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神经网络模型预测,让读者在项目实战中系统学习人工智能任务的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架开发任务的完整过程,帮助读者深入系统地学习人工智能的开发应用。
全书3篇共14章,篇为入门篇,介绍了人工智能的基础知识,包括人工智能的发展、人工智能开发环境的部署与使用、TensorFlow 2.0框架与模型、神经网络、图像处理和TensorBoard可视化组件等;第2篇为实战篇,通过实例讲解如何使用TensorFlow 2.0进行实际项目开发、模型评估与优化,包含了神经网络曲线拟合、MNIST手写字体识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人等实例应用;第3篇为部署上线篇,主要讲解TensorFlow Serving 部署模型上线和Flask 部署模型上线,从而实现完全生命周期的人工智能开发过程。
全书内容通俗易懂,知识,内容丰富,实用性和可操作性强,特别适合深度学习框架TensorFlow 2.0的入门读者和进阶读者阅读,同样适合TensorFlow 1.x版本的人工智能开发人员转型到TensorFlow 2.0、Python程序员、Python Web开发者等其他编程爱好者阅读。另外,本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
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深度学习实战基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用是一本实用性强的书籍,它以实战为主线,教你如何使用TensorFlow 2.0实现人工智能开发应用。本书内容详尽,适合初学者和有经验的开发者学习。
动手学深度学习强化学习实战是一本重点讲解深度学习强化学习的书籍,它通过一系列实例帮助读者掌握深度学习强化学习的核心概念和实现方法,包括深度Q网络、策略梯度等。
自动机器学习公式详解是一本介绍自动机器学习的实用性书籍,它详细介绍了自动机器学习的工作原理、常用算法和应用场景,对于需要自动化建模的数据科学家和机器学习从业者来说是一本不可或缺的书籍。
以上三本书籍都是非常实用的,适合想要了解和深入学习人工智能和机器学习的人。它们都以实战为主线,以简单易懂的方式介绍了相关的理论知识和实现方法,帮助读者快速上手,掌握核心技能。
发货方式
自动:在特色服务中标有自动发货的商品,拍下后,源码类 软件类 商品会在订单详情页显示来自卖家的商品下载链接,点卡类 商品会在订单详情直接显示卡号密码。
手动:未标有自动发货的的商品,付款后,商品卖家会收到平台的手机短信、邮件提醒,卖家会尽快为您发货,如卖家长时间未发货,买家也可通过订单上的QQ或电话主动联系卖家。
退款说明
1、源码类:商品详情(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、功能不能正常使用等)!有演示站时,与实际源码不一致的(但描述中有"不保证完全一样、可能有少许偏差"类似显著公告的除外);
2、营销推广类:未达到卖家描述标准的;
3、点卡软件类:所售点卡软件无法使用的;
3、发货:手动发货商品,在卖家未发货前就申请了退款的;
4、服务:卖家不提供承诺的售后服务的;(双方提前有商定和描述中有显著声明的除外)
5、其他:如商品或服务有质量方面的硬性常规问题的。未符合详情及卖家承诺的。
注:符合上述任一情况的,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法修改描述!
注意事项
1、在付款前,双方在QQ上所商定的内容,也是纠纷评判依据(商定与商品描述冲突时,以商定为准);
2、源码商品,同时有网站演示与商品详情图片演示,且网站演示与商品详情图片演示不一致的,默认按商品详情图片演示作为纠纷评判依据(卖家有特别声明或有额外商定的除外);
3、点卡软件商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
4、营销推广商品,默认按商品详情作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);
5、在有"正当退款原因和依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;
6、虽然交易产生纠纷的几率很小,卖家也肯定会给买家最完善的服务!但请买卖双方尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于送码网快速介入处理。
送码声明
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