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python深度學習pdf Python深度學習,python深度學習由keras之父現任google人工智慧研究員的弗朗索瓦肖萊franc ois chollet 執筆，詳盡介紹了用. python深度學習pdfPython深度學習 2021-10-1211:06:19字數2258閱讀9572 python深度學習由keras之父、現任google人工智慧研究員的弗朗索瓦?肖萊(franc.oischollet)執筆，詳盡介紹了用python和keras進行深度學習的探索實踐，包括計算機視覺、自然語言處理、產生式模型等應用 適讀人群：大資料及機器學習領域對深度學習感興趣的各類讀者。

《python深度學習》由keras之父、現任google人工智慧研究員的franc.oischollet執筆，詳盡展示了用python、keras、tensorflow進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。

在學習完本書後，讀者將瞭解深度學習、機器學習和神經網路的關鍵概念，具備搭建自己的深度學習環境、建立影象識別模型、生成影象和文字等能力，學會解決現實世界中的深度學習問題。

除此之外，本書還深刻剖析了當前的"人工智慧熱"，從理性的視角展望了深度學習在未來的可能性。

30多個**示例，帶你全面掌握如何用深度學習解決實際問題 keras框架速成的明智之選 夯實深度學習基礎，在實踐中培養對深度神經網路的良好直覺 無須機器學習經驗和高等數學背景 "本書在當前的'人工智慧熱'和深度學習的本來面目之間架起了一座橋樑。

"--peterrabinovitch，雲平臺akamai高階效能工程師 "本書是助你進階為keras及深度學習高手的祕笈。

"--claudiorodriguez，it服務公司candidpartners高階devops工程師 "本書是我為華盛頓大學設計的一門深度學習課程所選的教材，非常實用。

能夠直接得到keras之父的建議真是一樁幸事。

"--美亞使用者ericnichols 作者簡介 弗朗索瓦·肖萊(franc.oischollet)， keras之父，tensorflow機器學習框架貢獻者，kaggle競賽教練，個人kaggle競賽全球排名曾獲得第17名。

目前任職於google，從事人工智慧研究，尤其關注計算機視覺與機器學習在形式推理方面的應用。

譯者：張亮(hysic)， 畢業於北京大學物理學院，愛好機器學習和資料分析的核安全工程師，譯有《python資料處理》《python機器學習基礎教程》等。

學習路線圖 本書分為兩部分。

如果你之前沒有關於機器學習的經驗，我強烈建議你先讀完第一部分，然後再閱讀第二部分。

我們會從簡單示例講起，然後再依次介紹越來越先進的技術。

第一部分是對深度學習的介紹，給出了一些背景和定義，還解釋了上手機器學習和神經網路需要掌握的所有概念。

第1章介紹人工智慧、機器學習和深度學習的重要背景知識。

第2章介紹從事深度學習必須瞭解的基本概念：張量、張量運算、梯度下降和反向傳播。

這一章還給出了本書第一個可用的神經網路示例。

第3章包括上手神經網路所需要了解的全部內容：keras簡介，它是我們的首選深度學習框架；建立自己的工作站的指南；三個基本**示例以及詳細解釋。

讀完這一章，你將能夠訓練簡單的神經網路來處理分類任務和迴歸任務，你還將充分了解訓練過程背後發生的事情。

第4章介紹標準的機器學習工作流程。

你還會了解常見的陷阱及其解決方案。

第二部分將深入介紹深度學習在計算機視覺和自然語言處理中的實際應用。

這一部分給出了許多示例，對於在現實世界的實踐中遇到的深度學習問題，你可以用這些示例作為解決問題的模板。

第5章介紹了一系列實用的計算機視覺示例，重點放在影象分類。

口第6章介紹了處理序列資料(比如文字和時間序列)的實用技術。

第7章介紹了構建最先進深度學習模型的高階技術。

第8章介紹了生成式模型，即能夠創造影象和文字的深度學習模型，它有時會產生令人驚訝的藝術效果。

第9章將幫你鞏固在本書學到的知識，還會**深度學習的侷限性及其未來的可能性。

深度學習已經取得的進展 雖然深度學習是機器學習一個相當有年頭的分支領域，但在21世紀前十年才崛起。

在隨後的幾年裡，它在實踐中取得了革命性進展，在視覺和聽覺等感知問題上取得了令人矚目的成果，而這些問題所涉及的技術，在人類看來是非常自然、非常直觀的，但長期以來卻一直是機器難以解決的。

特別要強調的是，深度學習已經取得了以下突破，它們都是機器學習歷史上非常困難的領域： 接近人類水平的影象分類 接近人類水平的語音識別 接近人類水平的手寫文字轉錄 更好的機器翻譯 更好的文字到語音轉換 數字助理，比如谷歌即時(googlenow)和亞馬遜alexa口接近人類水平的自動駕駛 能夠回答用自然語言提出的問題 在圍棋上戰勝人類 我們仍然在探索深度學習能力的邊界。

我們已經開始將其應用於機器感知和自然語言理解之外的各種問題，比如形式推理。

如果能夠成功的話，這可能預示著深度學習將能夠協助人類進行科學研究、軟體開發等活動。

python深度學習討論Python深度學習python深度學習python是一種通用的高階程式語言，已廣泛用於資料科學和用於產生深度學習演算法。

這個簡短的教程介紹了python... Python深度學習序列容器型別listtuplecollectionsdeque扁平型別strbytesbytearray區別容器型別儲存的是... Python深度學習TensorFlow與theano類似，tensorflow是使用資料流圖進行數值計算的開源庫這是所有神經網路固有的特徵。

最初由谷歌的機器智慧研究機構內的g... 相關推薦 Python深度學習Theano Python深度學習路線 Python做深度學習（三） python做深度學習（四） 深度優先搜尋python 相關推薦 python深度學習工具庫 深度學習pythontensorflow資源 python3深度學習TensorFlow keraspython的深度學習庫 Python深度學習Keras簡介 python深度學習入門（一） python中的id函式深度解剖 深度學習學習指南（Python版） Python入門深度學習完整指南 39二叉樹的深度python 相關閱讀 動態規劃DP最長迴文子串Python和C實現 GoF23設計模式建立型設計模式工廠模式 基於ENVI的多源遙感影像資料融合1遙感影像資料 python深度學習pdfPython深度學習 大熊課堂python群大熊課堂講師 老王賣西瓜pythonpython老王裝貨 topic 科技 教育 C python linux 社會 R 數碼 遊戲 java mysql 健康 c++ 文化 演算法 汽車 資料庫 娛樂 科學 財經 php 職場 sql 資料結構 C語言 oracle 體育 git 作業系統 c#