资料下载：tensorflow技术解析与实战电子版

tensorflow技术解析与实战电子版

http://www.100md.com 2017年8月10日

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tensorflow技术解析与实战

    参见附件(45724KB，292页)。

    tensorflow技术解析与实战 pdf是一本由李嘉璇所著的tensorflow技术教程电子书，全书内容全面,案例丰富,讲解深入浅出、透彻易懂，有需要者欢迎在下载!

    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。

    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；

    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；

    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。

    tensorflow技术解析与实战目录

    第一篇基础篇

    第1章人工智能概述 2

    1.1 什么是人工智能 2

    1.2 什么是深度学习 5

    1.3 深度学习的入门方法 7

    1.4 什么是TensorFlow 11

    1.5 为什么要学TensorFlow 12

    1.5.1 TensorFlow的特性 14

    1.5.2 使用TensorFlow的公司 15

    1.5.3 TensorFlow的发展 16

    1.6 机器学习的相关赛事 16

    1.6.1 ImageNet的ILSVRC 17

    1.6.2 Kaggle 18

    1.6.3 天池大数据竞赛 19

    1.7 国内的人工智能公司 20

    1.8 小结 22

    第2章 TensorFlow环境的准备 23

    2.1 下载TensorFlow 1.1.0 23

    2.2 基于pip的安装 23

    2.2.1 Mac OS环境准备 24

    2.2.2 ubuntu/Linux环境准备 25

    2.2.3 Windows环境准备 25

    2.3 基于Java的安装 28

    2.4 从源代码安装 29

    2.5 依赖的其他模块 30

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附件资料：

Tensorflow+实战Google深度学习框架.pdf（45723KB）

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