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  • ISBN：9787121486661
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 开本：16开
  • 页数：192
  • 出版时间：2024-09-01
  • 条形码：9787121486661 ; 978-7-121-48666-1

内容简介

   本书全面介绍TensorFlow2.x框架及其在深度学习中的应用，内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。

本书不仅适合深度学习领域的初学者阅读，也适合有一定基础的读者深入学习。通过本书的学习，读者能够掌握TensorFlow2.x框架的核心技术和应用方法，从而为研究和应用深度学习技术打下坚实的基础。

目录

第1 章 TensorFlow 简介 ·············································································.1 1.1 人工智能的编程框架 ................................................................................................. 1 1.1.1 人工智能的发展 ............................................................................................. 1 1.1.2 人工智能、机器学习和深度学习之间的关系 ............................................. 2 1.2 TensorFlow 与人工智能 ............................................................................................ 3 1.3 TensorFlow 数据模型 ................................................................................................ 4 1.4 TensorFlow 计算模型和运行模型 ............................................................................ 5 1.5 实验：矩阵运算 ......................................................................................................... 9 1.5.1 实验目的 ......................................................................................................... 9 1.5.2 实验要求 .....
展开全部

作者简介

马斌，副教授，博士，主要承担网络工程专业的《网络应用开发与系统集成》、《网络测试与评价》、《计算机网络计算》、《面向对象程序设计》、《物联网概论》等本科课程；承担《软件体系结构》、《网络编程》、《农业推广理论与实践》等研究生课程。承担或参与了国家自然科学基金青年基金、国家高技术研究发展计划(863计划)、国家自然科学基金面上基金等项目。

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