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Python深度学习 & JavaScript深度学习

点此关注→ 码农真经 2023-12-25
《Python深度学习》由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc.ois Chollet执笔,详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践,涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。在学习完本书后,读者将了解深度学习、机器学习和神经网络的关键概念,具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力,学会解决现实世界中的深度学习问题。除此之外,本书还深刻剖析了当前的"人工智能热",从理性的视角展望了深度学习在未来的可能性。
  ● 30多个代码示例,带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题
  ● Keras框架速成的明智之选
  ● 夯实深度学习基础,在实践中培养对深度神经网络的良好直觉
  ● 无须机器学习经验和高等数学背景 
"本书在当前的'人工智能热'和深度学习的本来面目之间架起了一座桥梁。"--Peter Rabinovitch,云平台Akamai高级性能工程师
"本书是助你进阶为Keras及深度学习高手的秘笈。"--Claudio Rodriguez,IT服务公司Candid Partners高级DevOps工程师
"本书是我为华盛顿大学设计的一门深度学习课程所选的教材,非常实用。能够直接得到Keras之父的建议真是一桩幸事。"--美亚用户Eric Nichols

内容简介

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦?肖莱(Franc.ois Chollet)执笔,详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践,包括计算机视觉、自然语言处理、产生式模型等应用。书中包含30多个代码示例,步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化,读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后,读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

作者简介

弗朗索瓦·肖莱(Franc.ois Chollet),
  Keras之父,TensorFlow机器学习框架贡献者,Kaggle竞赛教练,个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第 17名。目前任职于Google,从事人工智能研究,尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。

译者:张亮(hysic),
  毕业于北京大学物理学院,爱好机器学习和数据分析的核安全工程师,译有《Python数据处理》《Python机器学习基础教程》等。

《JavaScript》深度学习
深度学习已经改变了计算机视觉,图像处理和自然语言应用领域。多亏了TensorFlow.js,现在JavaScript开发人员可以无需依赖Python或R就能构建深度学习应用程序。使用JavaScript进行深度学习向开发人员展示了如何将DL技术引入网络。这本新书由TensorFlow库的主要作者撰写,为您的浏览器或Node上的JavaScript深度学习应用程序提供了引人入胜的用例和深入的说明。

关于技术

在浏览器或基于节点的后端上运行深度学习应用程序,为智能Web应用程序开辟了令人兴奋的可能性。借助TensorFlow.js库,您可以使用JavaScript构建和训练深度学习模型。TensorFlow.js具有无与伦比的生产质量可扩展性,模块化和响应能力,其可移植性确实令人眼前一亮。它的模型可以在任何运行JavaScript的地方运行,从而将ML推到应用程序堆栈的更远处。

关于这本书

在使用JavaScript的深度学习中,您将学习使用TensorFlow.js构建直接在浏览器中运行的深度学习模型。这本由Google工程师撰写的快节奏的书实用,引人入胜且易于阅读。通过包含文本分析,语音处理,图像识别和自学习游戏AI的各种示例,您将掌握深度学习的所有基础知识,并探索高级概念,例如对现有模型进行再培训以进行迁移学习和图像生成。
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