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輕鬆學會Google TensorFlow 2:人工智慧深度學習實作開發(第三版)

       
 
ISBN 9789864345540
定价 NT620
售价 RM96.90
优惠价 RM86.24 *
作者 黃士嘉,林邑撰
出版社 博碩
出版日期 2021-02-04
装订 平裝. 單色印刷. 432 页. 23.
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  • 内容试阅
  • 作者简介
     
 

  ♔深入探討使用於自駕車的核心技術─先進駕駛輔助系統(ADAS)的物件偵測模型
  ♔運用TensorFlow 2和Keras API的強大靈活性和控制性
 
  [ TensorFlow 2語法更簡潔 ]學習門檻較低,使初學者更容易上手
  [ TensorFlow 2支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型
  [ TensorFlow 2內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
  [ TensorFlow 2簡化API ]只保留tf.keras,清除較少人使用和重複的API
 
  在人工智慧(AI)的時代,TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫,其功能強大、運算效率高、支援多個平台,造就了業界和學術界的廣泛使用。然而,TensorFlow 1的學習門檻高,對於剛入門的初學者來說相當難上手,針對這個問題,Google開發團隊推出TensorFlow 2。TensorFlow 2引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能,讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2深度學習套件,並透過十三個章節的內容,讓讀者同時學習到理論與實務應用。
 
  【本書精彩內容】
  ◎利用TensorFlow Keras API,並能充分理解使用簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。
  ◎利用tf.data資料輸入管道,速度更快、更簡單。
  ◎學習TensorFlow高階技巧:客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。
  ◎學習TensorBoard高階技巧:TensorBoard低階API和超參數調校工具。
  ◎使用TensorFlow Datasets資料集平台,更方便下載和使用。
  ◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台,更方便搭建和使用預訓練權重。
  ◎了解神經網路反向傳遞的原理。
  ◎了解及實作全連接神經網路。
  ◎了解及實作卷積神經網路。
  ◎了解及實作遷移學習任務。
  ◎掌握訓練網路的技巧:權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。
  ◎運用深度學習經典網路架構:LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。
  ◎生成模型:AE、VAE、GAN、WGAN、WGAN-GP全面解說和實作。 
  ◎了解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO v1、SSD、YOLO v2、FPN、RetinaNet、Mask R-CNN、YOLO v3、CornetNet、CFF-SSD 和DSNet等代表性的物件偵測架構。
  ◎實現YOLO v3物件偵測方法。

 
     
     
     

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