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图文详情
  • ISBN:9787519869625
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:360
  • 出版时间:2022-10-01
  • 条形码:9787519869625 ; 978-7-5198-6962-5

本书特色

由于人们对AI的广泛需求以及JavaScript的无处不在,TensorFlow.js应运而生。利用这个Google框架,经验丰富的AI老手和Web开发人员可以帮助AI驱动的网站走向更光明的未来。在这本指南中,本书作者Gant Laborde(机器学习和Web领域Google开发者专家)为广大技术人员提供了一种端到端的实战方法来学习TensorFlow.js基础知识,数据科学家、工程师、Web开发人员、学习以及研究人员都能从中受益。 深入学习神经网络架构、DataFrame、TensorFlow Hub、模型转换、迁移学习等内容之前,首先将完成一些基本的TensorFlow.js示例。学完这本书之后,你会了解如何用TensorFlow.js构建和部署产品级深度学习系统。

内容简介

本书的主要内容有:研究张量,这是机器学习中*基本的结构。通过一个真实示例完成数据与张量的来回转换。使用TensorFlow.js结合AI和Web。使用资源转换、训练和管理机器学习数据。从头开始构建和训练你自己的训练模型。

目录


前言

第1章 AI是魔法
1.1 JavaScript的AI之路
1.2 什么是智能?
1.3 AI历史
1.4 神经网络
1.5 如今的AI
1.6 为什么选择TensorFlow.js?
1.6.1 强大支持
1.6.2 在线阅读
1.6.3 离线阅读
1.6.4 隐私
1.6.5 多样性
1.7 机器学习类型
1.7.1 快速定义:有监督学习
1.7.2 快速定义:无监督学习
1.7.3 快速定义:半监督学习
1.7.4 快速定义:强化学习
1.7.5 信息过载
1.8 AI无处不在
1.9 框架全貌
什么是模型?
1.10 本书内容
1.10.1 相关代码
1.10.2 各章小节
1.10.3 常见AI/ML术语
1.11 本章复习
复习题

第2章 TensorFlow.js简介
2.1 你好,TensorFlowjs
2.2 利用TensorFlowjs
2.3 准备TensorFlowjs
2.4 在浏览器中设置TensorFlow.js
2.4.1 使用NPM
2.4.2 包含脚本标记
2.5 在Node中设置TensorFlow.js
2.6 检验TensorFlow.js是否正常工作下载和运行示例
2.7 真正使用TensorFlow.js
2.7.1 Toxicity分类器
2.7.2 加载模型
2.7.3 分类
2.8 自己动手
2.9 本章复习
2.9.1 思考题:卡车警报!
2.9.2 复习题
……
第3章 张量介绍
第4章 图像张量
第5章 模型介绍
第6章 高级模型和UI
第7章 建模资源
第8章 训练模型
第9章 分类模型和数据分析
第10章 图像训练
第11章 迁移学习
第12章 Dicify:顶石项目
后记
附录A 复习题答案
附录B 思考题答案
附录C 专利和授权

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作者简介

Gant Laborde是Infinite Red的创始者,同时也是一位导师、兼职教授、作家和获奖演讲者。作为Google开发者专家,他从多个角度介绍了TensorFlow.js,使这个概念更容易理解。

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