包邮神经网络与TENSORFLOW实战

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作者：张庆彬刘佳

出版社：机械工业出版社

本类榜单：教材

分类：教材 > 高职高专教材 > 机械电子

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图文详情

ISBN：9787111749400
装帧：平装
册数：暂无
重量：暂无
开本：16开
页数：241
出版时间：2024-04-01
条形码：9787111749400 ; 978-7-111-74940-0

本书特色

本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律，配套齐全

内容简介

本书在系统介绍了机器学习的基础上详细讲解了神经网络和深度神经网络的结构原理、模型训练与优化方法，重点针对典型工作任务，详细讲解了卷积神经网络（ＣＮＮ）和循环神经网络（ＲＮＮ）的基本结构和主要操作。全书共分为七个模块。模块一主要介绍了人工智能与机器学习；模块二主要介绍了人工智能的开发工具及开发环境；模块三介绍了机器学习相关的数学基础知识；模块四对典型的机器学习算法进行了介绍；模块五对神经网络的结构和基本原理进行了剖析；模块六对卷积神经网络（ＣＮＮ）的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明，并应用ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ实现图像分类；模块七对循环神经网络（ＲＮＮ）的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明，并应用ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ实现文本分类。各模块均设置了实训项目和知识技能拓展内容，并融入了课程思政元素和部分职业技能等级证书内容。本书主要面向高等职业院校人工智能技术应用及相关专业的学生，也可作为从事深度学习的工程技术人员的参考书。为方便教学，本书配备电子课件等教学资源。凡选用本书作为授课教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网（ｗｗｗ.ｃｍｐｅｄｕ.ｃｏｍ）注册后免费下载。如有问题请致信ｃｍｐｇａｏｚｈｉ＠ｓｉｎａ.ｃｏｍ或致电０１０８８３７９３７５咨询。

目　录
Contents
前言
模块一人工智能概述
单元一　人工智能００１
单元二　人工智能与机器学习０１０
实训一　手机里的人工智能０１７
知识技能拓展：AlphaGo ０１９
模块二
人工智能开发环境安装与使用
单元一　Anaconda 环境搭建０２０
单元二　Python 机器学习常用模块库的使用０３８
单元三　TensorFlow2.3 的安装０４９
实训二　Python 基本模块库的使用０６２
知识技能拓展：Jupyter Notebook 的使用０６４
模块三机器学习数学基础
单元一　机器学习中数据的表示与运算０７４
单元二　机器学习中的*优化问题０８１
单元三　数据降维０８７
实训三　主成分分析的实现０９２
知识技能拓展：机器学习中的概率与数理统计０９５
模块四机器学习算法
单元一　机器学习概述１０１
单元二　监督学习算法１０７
单元三　无监督学习算法１１７
单元四　机器学习算法的正则化１２３
实训四　KNN 的实现与应用——改进约会网站的配对效果１２５
知识技能拓展：迁移学习１２９
模块五神经网络
单元一　从生物神经网络到人工神经网络１３２
单元二　神经网络的训练１３８
单元三　深层神经网络１４８
实训五　MNIST 手写数字识别１５６
知识技能拓展：TensorFlow 模型优化算法１６２
模块六卷积神经网络及
TensorFlow 实战
单元一　CNN 结构１６９
单元二　图像分类１７９
单元三　CNN 模型训练及测试１８７
实训六　基于CNN 的图像分类１９４
知识技能拓展：计算机视觉及其应用２０３
模块七循环神经网络及TensorFlow 实战
单元一　RNN 概述２１２
单元二　文本分类２２１
单元三　RNN 模型训练及测试２２５
实训七　电影评论分类实战２３１
知识技能拓展：自然语言处理及其应用２３８
参考文献２４２

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作者简介

张庆彬，男，博士，教授，硕士生导师。主要研究方向：复杂系统建模与智能优化。河北省“三三三人才工程”三层次人选，河北省职业教育教学创新团队负责人，河北省电子信息行业技术能手。承担河北省自然科学基金、河北省科技支撑计划、河北省教育厅、河北省人社厅等科研项目 15 项，发表论文32篇，其中核心期刊6 篇， EI检索10篇，出版专著1部，主编教材2 本。《铁道通信与信息化技术》河北省专业群教学资源库负责人，《铁路传输系统》河北省职业院校精品在线开放课程负责人，《智能建筑技术基础》国家级精品资源共享课主讲教师。

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