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深度学习实战:基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用 版权信息
- ISBN：9787517088783
- 条形码：9787517088783 ; 978-7-5170-8878-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
深度学习实战:基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用 本书特色
1.本书围绕TensorFlow 2.0框架讲解人工智能的项目开发 TensorFlow 2.0的优势 （1）工具种类齐全 l有基本的神经网络计算函数（接口），如卷积计算、池化计算、损失计算， l有丰富的工具函数（接口）， l具备Python的多个工具库功能，如图像处理中实现了OpenCV、Pillow、Matplotlib的功能，能完成图像读取、图像编码和解码、图像剪裁、图像亮度调节等任务，文件读写中实现了Open函数的功能，数据处理与计算实现了Numpy的部分功能，完成了数据封装TFRecord、矩阵计算等。 （2）简单易用 lTensorFlow 2.0在TensorFlow1.x的基础上，删除了冗余的接口，并提供了高度封装的接口，将具体的计算过程都封装成函数，供开发者调用，大大降低了学习成本与使用难度 lTensorFlow 2.0内置了Keras，这个工具就是高度封装的计算框架，Keras提供了完整的神经网络开发工具，简单易用。 （3）兼容性好、体验效果好 lTensorFlow 2.0为底层开发者提供了底层接口。底层开发者可以依据任务需求，使用TensorFlow 2.0设计满足任务需求的神经网络结构和更加复杂的损失函数，实现复杂的功能。 l为高层开发者提供了高层接口。高层开发者可以使用Keras作为TensorFlow 2.0的高阶应用程序接口，更加快捷地搭建神经网络，实现特定性能或功能。 lTensorFlow 2.0框架的亮眼且强大的功能就是可视化，提高了开发者体验效果。TensorFlow 2.0为开发者提供了可视化工具Tensorboard，使用该工具可以将训练输入数据、训练过程量化和神经网络可视化，可以更加直观地了解神经网络模型，以及通过训练过程中损失函数变化曲线，判断出神经网络是否收敛以及模型的预测准确度。 （4）全生命周期 TensorFlow为人工智能任务提供了全生命周期服务，从神经网络搭建、训练、模型持久化、模型恢复到模型上线，TensorFlow提供了完整的工具。其中，模型的搭建到模型预测使用TensorFlow内部接口完成，模型上线则使用TensorFlow Serving工具，该工具可以将Tensorlfow模型部署到服务器，通过互联网访问人工智能应用，从而实现了人工智能任务从搭建到上线的全部工作。 （5）易于维护 TensorFlow Serving为TensorFlow模型部署提供了灵活、高性能的环境，并且可在TensorFlow Serving支持多模型部署、模型版本控制和回滚、并发和模型更新，开发者只需在线下训练模型，将新版本模型更新到线上即可，易于维护。 2.入门篇+实战篇+部署上线篇 l理论与实践相结合。入门篇中讲解了神经网络的发展历程，人工神经网络假设以及网络结构，二分类神经网络中的回归分析理论推导过程，以及卷积神经网络的结构和数学计算过程；在实战篇中讲解了TensorFlow 2.0搭建神经网络及训练，帮助读者在理论和实践中理解神经网络和TensorFlow 2.0的使用。 l完整性。全面地讲解了TensorFlow 2.0在神经网络应用中的工具，如卷积计算、池化计算、优化计算等工具，以及神经网络可视化工具Tensorboard。 l讲解了人工智能任务工作的完整流程。从TensorFlow 2.0搭建人工智能项目、训练神经网络、持久化网络模型、载入网络模型、预测结果，这是基本流程，还包括模型部署上线（即把网络模型部署到服务器形成Web服务）的完整流程。 3.经典实战案例 曲线拟合、手写字体数据集识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人，实战大案例拿来就用，体验人工智能任务开发的无穷乐趣，全力提升实战技能。
深度学习实战:基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用 内容简介
本书以Tensorflow2.0人工智能平台的基础架构作为切入点，逐步过渡到Tensorflow2.0项目开发实战和项目部署上线，重点介绍了使用Tensorflow2.0的不错封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和神经网络模型预测，让读者在项目实践中系统学习人工智能任务的工作流程及使用Tensorflow2.0框架开发的完整过程，并且帮助读者更加深入的理解人工智能。 本书涵盖了人工智能所需的基本知识，既有理论知识，如人工神经网络、线性回归等理论知识，又有实战演练，如手写字体识别、曲线拟合等实战项目，本书做到了理论与实践的平衡，其他同类书籍会出现“偏科”。
深度学习实战:基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用 目录
入门篇
第1章 人工智能
1.1 发展历程
1.2 人工智能研究领域及算法分类
1.2.1 研究领域
1.2.2 算法分类
1.3 人工智能迅速发展的基础
1.4 人工智能是把双刃剑
1.5 小结
第2章 开发环境的部署与使用
2.1 部署操作系统
2.1.1 操作系统简介
2.1.2 下载操作系统
2.1.3 制作Ubuntu启动盘
2.2 部署Python开发环境
2.2.1 Python简介
2.2.2 Python环境
2.2.3 Anaconda托管Python环境
2.2.4 编程环境
2.3 部署TensorFlow 2.0开发环境
2.3.1 TensorFlow简介
2.3.2 CPU版TensorFlow 2.0环境部署
2.3.3 GPU版TensorFlow 2.0环境部署
2.4 部署接口测试环境
2.4.1 部署Postman
2.4.2 测试接口
2.5 数据处理模块
2.5.1 Matplotlib绘图模块
2.5.2 OpenCV图像处理模块
2.5.3 Pillow图像处理模块
2.5.4 Excel文件读写模块
2.6 **个TensorFlow 2.0测试样例
2.6.1 矩阵计算
2.6.2 数据格式
2.7 小结
第3章 TensorFlow 2.0从基础到进阶
3.1 TensorFlow 2.0新的开端
3.2 TensorFlow 2.0架构
3.2.1 图
3.2.2 即刻执行
3.2.3 张量
3.2.4 操作
3.2.5 自动图
3.2.6 命名空间
3.3 TFRecord数据
3.3.1 TFRecord格式数据
3.3.2 获取图像数据集
3.3.3 生成TFRecord格式数据
3.3.4 解析TFRecord格式数据
3.4 Keras
3.4.1 工作流程
3.4.2 搭建神经网络
3.4.3 常用类及方法
3.5 TensorFlow 2.0常用函数
3.5.1 数学计算
3.5.2 数据集分配
3.5.3 资源分配
3.5.4 模型保存与恢复函数
3.5.5 神经网络函数
3.6 TensorFlow 2.0模型
3.6.1 模型格式与模型文件
3.6.2 模型持久化应用
3.6.3 模型文件操作
3.6.4 模型载入
3.7 小结
第4章 神经网络
第5章 图像处理
第6章 TensorBoard可视化组件
实战篇
第7章 神经网络曲线拟合
第8章 MNIST手写字体数据集识别
第9章 图像风格迁移
第10章 车牌识别
第11章 智能中文对话机器人
第12章 模型评估及模型优化
部署上线篇
第13章 TensorFlow Serving部署模型
第14章 Flask部署模型
参考文献
展开全部
深度学习实战:基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用 作者简介
辛大奇，沈阳理工大学，自动化专业，学士学位 沈阳建筑大学，机械制造及其自动化专业，硕士学位 读研期间在国内期刊发表4篇文章，均为第一作者，现供职于深圳市兴海物联科技有限公司，担任软件业务部云业务线的人工智能技术顾问并从事Web后台开发和人工智能算法研究与应用，熟练使用Python和Java语言进行不同类型项目开发，主持开发智慧园区视频分析项目，并成功上线运营，已有一篇发明专利在审核中。
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