Deep learning深度學習必讀: Keras大神帶你用Python實作 - 誠品

Deep learning深度學習必讀: Keras大神帶你用Python實作：用Python+Keras實踐深度學習,解開神經網路模型的黑盒子在高階函式庫Keras的幫助下,用6行程式就可寫一隻深度 ... 誠品線上 中文出版 電腦 程式語言 Deeplearning深度學習必讀:Keras大神帶你用Python實作 DeepLearningwithPython 作者 FrançoisChollet 出版社 旗標科技股份有限公司 商品描述 Deeplearning深度學習必讀:Keras大神帶你用Python實作：用Python+Keras實踐深度學習,解開神經網路模型的黑盒子在高階函式庫Keras的幫助下,用6行程式就可寫一隻深度學習神 相關類別 機器學習深度學習 機器學習模型 深度學習模型 程式積木 積木模型 lego積木 網路分析 lego程式 網路程式 深度學習網路 內容簡介 內容簡介用Python+Keras實踐深度學習,解開神經網路模型的黑盒子在高階函式庫Keras的幫助下,用6行程式就可寫一隻深度學習神經網路的程式,建構深度學習模型就像玩樂高積木一樣,可以輕易將各種神經網路組合在一起,而每一種模型可用來解決不同的問題。

正宗Keras大神著作，正體中文版重磅登場本書為Keras之父FrançoisChollet親自撰寫,詳細解說神經網路每一層的架構與原理,並不時提供個人經驗累積而成的真知灼見,帶領讀者熟悉機器學習的標準工作流程,並了解如何使用Keras解決從電腦視覺到自然語言處理的各種實務問題,例如圖像分類、時間序列預測、情感分析、圖像和文字資料的生成...等,最有效率實作出可用的模型,絕對是機器學習、資料科學、人工智慧從業人員必讀的經典之作。

最後引述FrançoisChollet在書中所說：深度學習並不難,只是又多又雜,這本書就是希望能夠提供更多人瞭解深度學習的第一步。

這不表示我們會把複雜的內容簡化(因為這些都是深度學習所必需的),而是希望各位不要擔心深度學習太過於困難而裹足不前。

希望你能夠發現本書的價值,並跟著本書逐步建構屬於你的人工智慧應用程式。

本書由施威銘研究室監修,書中會針對原書所提及的背景知識做補充,所有程式均經過實際執行測試,並適當添加註解與程式碼,幫助讀者能更加理解程式內容。

●CNN－用於電腦視覺的深度學習●RNN－用於文字與序列資料的深度學習●LSTM、VAE與DeepDream●神經風格轉換●GAN生成對抗神經網路●機器學習與神經網路●張量Tensor與張量運算●KerasAPI、callbacks與TensorBoard●超參數優化與模型集成本書相關資源網頁如下,請登錄下載範例程式及Bonus：http:www.flag.com.twbktf9379也歡迎加入本書社群,和技術者們直接對話！「從做中學Learningbydoing」粉絲專頁（https:www.facebook.comflaglearningbydoing） 作者介紹 作者介紹■作者簡介FrançoisChollet為Keras之父，是Keras函式庫的創始者，也是TensorFlow機器學習框架的貢獻者，目前任職於Google深度學習小組，公認為全球AI人工智慧領域的權威之一，也經常在社群媒體針對AI或機器學習技術發表前瞻性的看法。

作者同時也是一名知名學者，主要研究方向為電腦視覺和機器學習在正規推理中的應用，其論文時常發表於該領域的主要學術會議上，包括電腦視覺和模式識別會議（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition，CVPR）、神經資訊處理系統研討會（ConferenceandWorkshoponNeuralInformationProcessingSystem，NIPS）、國際學習表示法會議（InternationalConferenceonLearningRepresentations，ICLR），與其他重要學術會議上。

■譯者簡介葉欣睿施威銘研究室／編者 產品目錄 產品目錄Ch01何謂深度學習？1-1人工智慧、機器學習與深度學習1-2機器學習的基礎技術：深度學習之前1-3為什麼是深度學習？為什麼是現在？Ch02開始之前：了解神經網路的數學概念2-1初探神經網路2-2神經網路的資料表示法：張量Tensor2-3神經網路的工具：張量運算2-4神經網路的引擎：以梯度為基礎的最佳化2-5回顧我們的第一個例子Ch03開始使用神經網路3-1神經網路的核心元件3-2Keras簡介3-3建立一個深度學習的作業環境3-4二元分類範例：將電影評論分類為正評或負評3-5分類數位新聞專欄：多類別分類範例3-6預測房價：迴歸範例Ch04機器學習的基礎知識4-1機器學習的四個分支4-2評估機器學習模型4-3資料預處理（preprocessing）、特徵工程（featureengineering）和特徵學習（featurelearning）4-4過度配適（overfitting）和低度配適（underfitting）4-5機器學習的通用工作流程Ch05深度學習實務電腦視覺的深度學習5-1卷積神經網路CNN5-2以少量資料集從頭訓練一個卷積神經網路5-3使用預先訓練的卷積神經網路5-4視覺化呈現卷積神經網路學習的內容Ch06應用於文字資料與序列資料的深度學習6-1文字資料處理6-2了解循環神經網路6-3循環神經網路的進階使用方法6-4使用卷積神經網路進行序列資料處理Ch07進階深度學習的最佳實作方式7-1超越序列式（Sequential）模型：Keras函數式API7-2使用Keras回呼（callbacks）和TensorBoard檢查和監控深度學習模型7-3模型成效最大化Ch08生成式深度學習8-1使用LSTM產生文字資料8-2DeepDream8-3神經風格轉換8-4使用變分自編碼器VariationalAutoencoders生成圖像8-5生成對抗神經網路簡介GenerativeAdversarialNetworkCh09結語9-1回顧關鍵概念9-2深度學習的侷限性9-3深度學習的未來9-4在快速發展的領域保持最新狀態9-5後語附錄A在Ubuntu上安裝Keras及相關套件附錄B在EC2GPU虛擬主機上使用JupyterNotebook開發機器學習專案 商品規格 書名/ Deeplearning深度學習必讀:Keras大神帶你用Python實作 作者/ FrançoisChollet 簡介/ Deeplearning深度學習必讀:Keras大神帶你用Python實作：用Python+Keras實踐深度學習,解開神經網路模型的黑盒子在高階函式庫Keras的幫助下,用6行程式就可寫一隻深度學習神 出版社/ 旗標科技股份有限公司 ISBN13/ 9789863125501 ISBN10/ 9863125504 EAN/ 9789863125501 誠品26碼/ 2681760518004 裝訂/ 平裝 頁數/ 504 語言/ 中文繁體 級別/ 無 開數/ 特16K 最佳賣點 最佳賣點:用Python+Keras實踐深度學習,解開神經網路模型的黑盒子 正宗Keras大神著作，正體中文版重磅登場 活動 【買書送米】圖書滿千贈米一包(海外訂單恕不參加) 【愛讀日】中文圖書結帳滿$777折$77