tensorflow技术解析与实战下载电子版

1.4　什么是TensorFlow 11

2.3　基于Java的安装 28

2.5　依赖的其他模块 30

基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；

1.5.2　使用TensorFlow的公司 15

tensorflow技术解析与实战目录

第一篇　基础篇

1.3　深度学习的入门方法 7

1.1　什么是人工智能 2

1.6.3　天池大数据竞赛 19

2.2.2　Ubuntu/Linux环境准备 25

tensorflow技术解析与实战

2.2　基于pip的安装 23

提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API，还会介绍TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后，附录中列出一些可供参考的公开数据集，并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。

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第2章　TensorFlow环境的准备 23

2.2.3　Windows环境准备 25

1.5　为什么要学TensorFlow 12

1.8　小结 22

1.7　国内的人工智能公司 20

2.1　下载TensorFlow 1.1.0 23

1.5.1　TensorFlow的特性 14

1.6　机器学习的相关赛事 16

实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；

1.6.1　ImageNet的ILSVRC 17

第1章　人工智能概述 2

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1.6.2　Kaggle 18

软件标签: tensorflow教程计算机图书

tensorflow技术解析与实战电子书介绍

全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。

1.5.3　TensorFlow的发展 16

2.4　从源代码安装 29

1.2　什么是深度学习 5