《TensorFlow技术解析与实战(李嘉璇)》 高清PDF 百度网盘 下载分享
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基础篇 *章 人工智能概述 1.1 什么是人工智能 1.2 什么是深度学习 1.3 深度学习的入门方法 1.4 什么是TensorFlow 1.5 为什么要学TensorFlow 1.5.1 TensorFlow的特性 1.5.2 使用TensorFlow的公司 1.5.3 TensorFlow的发展 1.6 机器学习的相关赛事 1.6.1 ImageNet的ILSVRC 1.6.2 Kaggle 1.6.3 天池大数据竞赛 1.7 *的人工智能公司 1.8 小结 第2章 TensorFlow环境的准备 2.1 *TensorFlow 1.1.0 2.2 基于pip的安装 2.2.1 Mac OS环境准备 2.2.2 Ubuntu/Linux环境准备 2.2.3 Windows环境准备 2.3 基于Java的安装 2.4 从源代码安装 2.5 依赖的其他模块 2.5.1 numpy 2.5.2 matplotlib 2.5.3 jupyter 2.5.4 scikit-image 2.5.5 librosa 2.5.6 nltk 2.5.7 keras 2.5.8 tflearn 2.6 小结 第3章 可视化TensorFlow 3.1 PlayGround 3.1.1 数据 3.1.2 特征 3.1.3 隐藏层 3.1.4 输出 3.2 TensorBoard 3.2.1 SCALARS面板 3.2.2 IMAGES面板 3.2.3 AUDIO面板 3.2.4 GRAPHS面板 3.2.5 DISTRIBUTIONS面板 3.2.6 HISTOGRAMS面板 3.2.7 EMBEDDINGS面板 3.3 可视化的例子 3.3.1 降维分析 3.3.2 嵌入投影仪 3.4 小结 第4章 TensorFlow基础知识 第5章 TensorFlow源代码解析 第6章 神经网络的发展及其TensorFlow实现 第7章 TensorFlow的高级框架第二篇 实战篇 第8章 *个TensorFlow程序 第9章 TensorFlow在MNIST中的应用 *0章 人脸识别 *1章 自然语言处理 *2章 图像与语音的结合 *3章 生成式对抗网络第三篇 提高篇 *4章 分布式TensorFlow *5章 TensorFlow线性代数编译框架XLA *6章 TensorFlow Debugger *7章 TensorFlow和Kubernetes结合 *8章 TensorFlowOnSpark *9章 TensorFlow移动端应用 第20章 TensorFlow的其他特性 第21章 机器学习的评测体系附录A 公开数据集附录B 项目管理经验小谈