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商品描述

商品資料 作者：林大貴 出版社：博碩文化股份有限公司 出版日期：2017/06/09 ISBN/ISSN：9789864342167 語言：繁體/中文 裝訂方式：平裝 頁數：384 原價：590 ------------------------------------------------------------------------ 內容簡介 人工智慧時代來臨，必須學習的新技術 輕鬆學會「深度學習」：先學Keras再學TensorFlow ★成長最快領域：深度學習與類神經網路，是人工智慧成長最快的領域，讓電腦更接近人類的思考。 ★應用深入生活：手機語音助理、人臉識別、影像辨識、手寫辨識、醫學診斷、自然語言處理。 ★實作快速上手：只需Python基礎，依照本書Step by Step學習，就可以輕鬆學會深度學習概念與應用。 TensorFlow功能強大、執行效率高、支援各種平台，然而TensorFlow是低階的深度學習程式庫，學習門檻高。所以本書先介紹Keras，Keras是高階的深度學習程式庫（以TensorFlow作為後端引擎），對初學者學習門檻低，可以很容易地建立深度學習模型，並且進行訓練、預測。等讀者熟悉深度學習模型概念與應用後，再來學習TensorFlow就很輕鬆了。 【在Windows安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】 對於初學者而言，在Windows安裝非常簡單容易上手。本書詳細步驟說明，如何在Windows作業系統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。 【在Linux Ubuntu安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】 因為Linux作業系統是大數據分析與機器學習很常用的平台。本書詳細步驟說明，如何在Linux Ubuntu作業系統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。 【使用GPU大幅加快深度學習訓練】 GPU的平行運算架構，可讓深度學習訓練比CPU快數十倍。您必須有Nvidia顯示卡。然後依照本書步驟說明，安裝Cuda、CudNN以及TensorFlow GPU版本，就可以使用GPU大幅加快深度學習訓練。 【MNIST手寫數字影像辨識，可辨識0~9的手寫數字】 以實際範例說明，如何使用Keras與TensorFlow建構MLP（多層感知器）、CNN（卷積神經網路）模型，可辨識0~9的手寫數字。 【CIFAR-10照片影像物體辨識，可辨識10種物體】 以實際範例說明，如何使用Keras建構CNN（卷積神經網路）模型，可辨識照片類別：飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、船、卡車。 【預測鐵達尼號旅客生存機率】 以實際範例說明，如何使用Keras建構MLP（多層感知器）模型、可以預測旅客及鐵達尼號電影男女主角生存機率，並且找出鐵達尼號其他旅客的感人故事。 【IMDb影評文字「自然語言處理」與「情緒分析」】 情緒分析的商業價值，在於透過文字分析，得知顧客對公司或產品的評價，以調整營運策略。本書以實際範例說明，如何運用Keras自然語言處理，並且建構MLP（多層感知器）、RNN（遞歸神經網路）、LSTM（長短期記憶）等模型，可以預測影評文字是正面或負面評價。 作者簡介 林大貴 作者從事IT產業多年，系統設計、網站開發、數位行銷、商業智慧、大數據、機器學習等領域，具備豐富的實務經驗。目前從事大數據分析、機器學習、深度學習與人工智慧，相關的研究、教學與企業顧問。 【 https://www. 【部落格】 目錄 CHAPTER01 人工智慧、機器學習、深度學習介紹 CHAPTER02 深度學習的原理 CHAPTER03 TensorFlow與Keras介紹 CHAPTER04 在Windows安裝TensorFlow與Keras CHAPTER05 在Linux Ubuntu安裝TensorFlow與Keras CHAPTER06 Keras MNIST手寫數字辨識資料集介紹 CHAPTER07 Keras多元感知器（MLP）辨識手寫數字 CHAPTER08 Keras卷積神經網路（CNN）辨識手寫數字 CHAPTER09 Keras Cifar-10影像辨識資料集介紹 CHAPTER10 Keras卷積神經網路（CNN）辨識Cifar-10影像 CHAPTER11 Keras鐵達尼號旅客資料集介紹 CHAPTER12 Keras多層感知器（MLP）預測鐵達尼號旅客生存機率 CHAPTER13 IMDb網路電影資料集與自然語言處理介紹 CHAPTER14 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型，進行IMDb情緒分析 CHAPTER15 TensorFlow程式設計模式介紹 CHAPTER16 以TensorFlow張量運算模擬神經網路運作 CHAPTER17 TensorFlow Mnist手寫數字辨識資料集介紹 CHAPTER18 TensorFlow多層感知器MLP辨識手寫數字 CHAPTER19 TensorFlow卷積神經網路CNN辨識手寫數字 CHAPTER20 TensorFlow GPU版本安裝 CHAPTER21 使用GPU加快TensorFlow與Keras訓練 附錄A 本書範例程式下載與安裝說明 二手書購物須知 1. 購買二手書時，請檢視商品書況或書況影片。商品名稱後方編號為賣家來源。 2. 商品版權法律說明：TAAZE 讀冊生活單純提供網路二手書託售平台予消費者，並不涉入書本作者與原出版商間之任何糾紛；敬請各界鑒察。 3. 二手商品無法提供換貨服務，僅能辦理退貨。如須退貨，請保持該商品及其附件的完整性(包含書籍封底之TAAZE物流條碼)。若退回商品無法回復原狀者，可能影響退換貨權利之行使或須負擔部分費用。 4. 退換貨說明：二手書籍商品享有15天的商品猶豫期（含例假日）。若您欲辦理退貨，請於取得該商品15日內寄回。但以下幾種狀況不得辦理退貨： a. 與書況影片相較有差異(撞損..) b. 附件不符(原有含CD) c. 物流條碼被撕除 訂購本商品前請務必詳閱退換貨原則。 5. 書況標定 : 二手書「書況」由讀冊生活統一標定，標準如下，下單前請先確認該商品書況，若下單則視為確認及同意書況。 a. 全新：膠膜未拆，無瑕疵。 b. 近全新：未包膜，翻閱痕跡不明顯，如實體賣場陳列販售之書籍。 c. 良好：有使用痕跡，不如新書潔白、小範圍瑕疵，如摺角、碰撞、汙點或泛黃等。 d. 普通：有明顯使用痕跡或黃褐色、黑斑等。

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