TensorFlow深度学习(深入理解人工智能算法设计)/人工智能科学与技术丛书--聚文网

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内容简介

人工智能是近年来为火热的研究领域之一，尤其是随着深度学习算法研究的突破，人工智能技术被应用到图片识别、机器翻译、语音助手、自动驾驶等一系列领域中，取得了前所未有的智能水平。深度学习算法涵盖的内容前沿和广袤，外出版的相关书籍并不算多，有些侧重于理论层面的推导，有些侧重于框架API的介绍，鲜有能结合深度学习算法原理和实战讲解的教材。为了使读者能够深刻理解深度学习算法精髓，本书以探索问题式叙述风格展开，从简单的人工智能问题入手，一步步地引导读者分析和解决并发现新的问题，重温当年算法设计人员的探索之路。本书介绍了深度学习算法所需要的基础数学理论、TensorFlow框架的基本使用方法、回归问题、分类问题、反向传播算法、梯度下降算法、过拟合、全连接网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络、强化学习、迁移学习等主流和前沿知识。针对每个算法或模型，本书均详细分析了采用 TensorFlow框架的实现方法，并基于多个常见的经典数据集进行了算法模型的实战，如基于MNIST和CIFAR10 数据集的图片识别实战、基于IMDB数据集的文本分析实战、基于动漫头像数据集的图片生成实战和基于 OpenAI Gym环境的平衡杆游戏实战等。通过原理与实战结合的方式，读者可大限度地理解算法理论，同时提升工程实现能力。本书可作为高等院校人工智能课程的教材，也可供从事人工智能、深度学习算法研究与开发人员自学或参考。

作者简介

龙良曲，网名“龙龙老师”，毕业于中南大学，曾担任新加坡国立大学助理研究员，专注于深度学习领域的前沿算法研究。担任网易云课堂“深度学习与PyTorch”“深度学习与TensorFlow 2”等视频课程的主讲教师，帮助无数学员快速掌握深度学习算法知识，广受好评。

第1章人工智能绪论 1.1 人工智能简介 1.1.1 人工智能 1.1.2 机器学习 1.1.3 神经网络与深度学习 1.2 神经网络发展简史 1.2.1 浅层神经网络 1.2.2 深度学习 1.3 深度学习特点 1.3.1 数据量 1.3.2 计算力 1.3.3 网络规模 1.3.4 通用智能 1.4 深度学习应用 1.4.1 计算机视觉 1.4.2 自然语言处理 1.4.3 强化学习 1.5 深度学习框架 1.5.1 主流框架 1.5.2 TensorFlow 2与TensorFlow 1 1.5.3 功能演示 1.6 开发环境安装 1.6.1 Anaconda安装 1.6.2 CUDA安装 1.6.3 TensorFlow安装 1.6.4 常用编辑器安装参考文献第2章回归问题 2.1 神经元模型 2.2 优化方法 2.3 线性模型实战 2.4 线性回归参考文献第3章分类问题 3.1 手写数字图片数据集 3.2 模型构建 3.3 误差计算 3.4 真的解决了吗 3.5 非线性模型 3.6 表达能力 3.7 优化方法 3.8 手写数字图片识别体验 3.8.1 网络搭建 3.8.2 模型训练参考文献第4章 TensorFlow基础 4.1 数据类型 4.1.1 数值类型 4.1.2 字符串类型 4.1.3 布尔类型

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