Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用Python 實作

書名：Deep learning 深度學習必讀：Keras 大神帶你用Python 實作，原文名稱：Deep Learning with Python, 1st edition，語言：繁體中文，ISBN：9789863125501， ... 選擇語言 English 繁體中文 简体中文 :::相關網站 博客來 售票網 企業採購 福利平台 海外專館 :::會員服務|快速功能 0結帳 您好 ( 登出 )     登入     加入會員 購物金 購物金 0 儲值金 0 E-Coupon 0 張 單品折價券 0 張 OP點數兌換 會員專區 電子書櫃 線上客服 繁體 關閉廣告 展開廣告 回博客來首頁 客服公告：反詐騙！提醒您「不碰ATM、網銀，不說信用卡資料」詳情 移動滑鼠展開全站分類 :::全站分類 全站分類 :::網站搜尋 全部 展開 全部 圖書 電子書 有聲書 訂閱 影音 百貨 雜誌 售票 海外專館 快速到貨 禮物卡 搜尋 熱門關鍵字 貿易戰就是階級戰 Middle 最強獨家 曬書3本199 中文書 兒童暑期閱讀 2022曬書市集 新書 預購 排行榜 選書 即將出版 特價書 香港出版 讀者書評 出版社專區 分類總覽 博客來中文書電腦資訊資料庫/大數據資料處理/大數據商品介紹 看大圖 !上頁 下頁 試閱 Deeplearning深度學習必讀：Keras大神帶你用Python實作 DeepLearningwithPython,1stedition 已追蹤作者：[ 修改 ] 確定 取消 作者：FrançoisChollet   新功能介紹譯者：葉欣睿出版社：旗標   新功能介紹出版日期：2019/05/31語言：繁體中文 定價：1000元 優惠價：79折790元優惠期限：2022年08月07日止 使用購物金最高可抵100% 詳情 1點OPENPOINT可兌換1點購物金，1點購物金可抵1元，實際點數依您帳戶為準。

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　　正宗Keras大神著作，正體中文版重磅登場 　　本書為Keras之父FrançoisChollet親自撰寫,詳細解說神經網路每一層的架構與原理,並不時提供個人經驗累積而成的真知灼見,帶領讀者熟悉機器學習的標準工作流程,並了解如何使用Keras解決從電腦視覺到自然語言處理的各種實務問題,例如圖像分類、時間序列預測、情感分析、圖像和文字資料的生成...等,最有效率實作出可用的模型,絕對是機器學習、資料科學、人工智慧從業人員必讀的經典之作。

　　最後引述FrançoisChollet在書中所說：深度學習並不難,只是又多又雜,這本書就是希望能夠提供更多人瞭解深度學習的第一步。

這不表示我們會把複雜的內容簡化(因為這些都是深度學習所必需的),而是希望各位不要擔心深度學習太過於困難而裹足不前。

希望你能夠發現本書的價值,並跟著本書逐步建構屬於你的人工智慧應用程式。

　　■CNN–用於電腦視覺的深度學習 　　■RNN–用於文字與序列資料的深度學習 　　■LSTM、VAE與DeepDream 　　■神經風格轉換 　　■GAN生成對抗神經網路 　　■機器學習與神經網路 　　■張量Tensor與張量運算 　　■KerasAPI、callbacks與TensorBoard 　　■超參數優化與模型集成 　　本書相關資源網頁如下,請登錄下載範例程式及Bonus： 　　www.flag.com.tw/bk/t/f9379 　　也歡迎加入本書社群,和技術者們直接對話！ 　　「從做中學Learningbydoing」粉絲專頁 　　(www.facebook.com/flaglearningbydoing/) 本書特色   　　本書由施威銘研究室監修,書中會針對原書所提及的背景知識做補充,所有程式均經過實際執行測試,並適當添加註解與程式碼,幫助讀者能更加理解程式內容。

  作者介紹 作者簡介 FrançoisChollet 　　FrançoisChollet為Keras之父,是Keras函式庫的創始者,也是TensorFlow機器學習框架的貢獻者,目前任職於Google深度學習小組,公認為全球AI人工智慧領域的權威之一,也經常在社群媒體針對AI或機器學習技術發表前瞻性的看法。

　　作者同時也是一名知名學者,主要研究方向為電腦視覺和機器學習在正規推理中的應用,其論文時常發表於該領域的主要學術會議上,包括電腦視覺和模式識別會議(ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition,CVPR)、神經資訊處理系統研討會(ConferenceandWorkshoponNeuralInformationProcessingSystem,NIPS)、國際學習表示法會議(InternationalConferenceonLearningRepresentations,ICLR)，與其他重要學術會議上。

    目錄 Ch01何謂深度學習？ 1-1人工智慧、機器學習與深度學習 1-2機器學習的基礎技術：深度學習之前 1-3為什麼是深度學習？為什麼是現在？ Ch02開始之前：了解神經網路的數學概念 2-1初探神經網路 2-2神經網路的資料表示法：張量Tensor 2-3神經網路的工具：張量運算 2-4神經網路的引擎：以梯度為基礎的最佳化 2-5回顧我們的第一個例子 Ch03開始使用神經網路 3-1神經網路的核心元件 3-2Keras簡介 3-3建立一個深度學習的作業環境 3-4二元分類範例：將電影評論分類為正評或負評 3-5分類數位新聞專欄：多類別分類範例 3-6預測房價：迴歸範例 Ch04機器學習的基礎知識 4-1機器學習的四個分支 4-2評估機器學習模型 4-3資料預處理(preprocessing)、特徵工程(featureengineering)和特徵學習(featurelearning) 4-4過度配適(overfitting)和低度配適(underfitting) 4-5機器學習的通用工作流程 Ch05深度學習實務電腦視覺的深度學習 5-1卷積神經網路CNN 5-2以少量資料集從頭訓練一個卷積神經網路 5-3使用預先訓練的卷積神經網路 5-4視覺化呈現卷積神經網路學習的內容 Ch06應用於文字資料與序列資料的深度學習 6-1文字資料處理 6-2了解循環神經網路 6-3循環神經網路的進階使用方法 6-4使用卷積神經網路進行序列資料處理 Ch07進階深度學習的最佳實作方式 7-1超越序列式(Sequential)模型：Keras函數式API 7-2使用Keras回呼(callbacks)和TensorBoard檢查和監控深度學習模型 7-3模型成效最大化 Ch08生成式深度學習 8-1使用LSTM產生文字資料 8-2DeepDream 8-3神經風格轉換 8-4使用變分自編碼器VariationalAutoencoders生成圖像 8-5生成對抗神經網路簡介GenerativeAdversarialNetwork Ch09結語 9-1回顧關鍵概念 9-2深度學習的侷限性 9-3深度學習的未來 9-4在快速發展的領域保持最新狀態 9-5後語 附錄A在Ubuntu上安裝Keras及相關套件 附錄B在EC2GPU虛擬主機上使用JupyterNotebook開發機器學習專案   看更多   詳細資料 ISBN：9789863125501規格：平裝/504頁/18.3x23.5x3cm/普通級/部份全彩/初版出版地：台灣 本書分類：電腦資訊>概論/科技趨勢>人工智慧/機器學習本書分類：電腦資訊>資料庫/大數據>資料處理/大數據 會員評鑑 TOP 會員評鑑等級 ，共 10 位評分。

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