TensorFlow进阶指南基础、算法与应用-黄鸿波学习资料

编辑推荐

1.拒绝艰涩难懂——本书是作者在用自己的话讲解TensorFlow，中国人都能轻松读懂，特别适合零基础读者，没有不懂，只有更懂。
2.拒绝臃肿拖沓——本书真正来自于作者一线从业经验与体会，只讲有用的，不含偏门的。
3.拒绝断章取义——本书囊括了TensorFlow用于实际工作的全流程，使读者能真正实现从想法到产品，只有流畅，没有断崖。
4.拒绝含混支吾——本书对TensorFlow每一个环节的讲解，都是作者运用自己多年一线从业功力推敲与解构的，没有模糊不清，只有恍然大悟。

 

内容简介

本书是由人工智能一线从业专家根据自己日常工作的体会与经验总结而成的，在对TensorFlow的基础知识、环境搭建、神经网络、常用技术的详细讲解当中穿插了自己实战的经验与教训。更与众不同的是，本书详细地解析了使用TensorFlow进行深度学习领域中常用模型的搭建、调参和部署整个流程，以及数据集的使用方法，能够帮助您快速理解和掌握TensorFlow相关技术，*后还用实战项目帮助您快速地学会TensorFlow开发，并使用TensorFlow技术来解决实际问题。本书代码主要是在1.6版本的基础上进行开发的，同时兼容1.2~1.10的版本，并已得到验证。本书主要面向对TensorFlow、深度学习、人工智能具有强烈兴趣且希望尽快入门的相关从业人员、高校相关专业的教育工作者和在校学生，以及正在从事深度学习工作且希望深入的数据科学家、软件工程师、大数据平台工程师、项目管理者等。

作者简介

黄鸿波，珠海金山办公软件有限公司（WPS）人工智能领域专家，高级算法工程师，拥有多年软件开发经验。曾在格力电器股份有限公司大数据中心担任人工智能领域专家，且在多家公司担任过高级工程师，技术经理，技术总监等职务。曾带领团队开发过基于人脸识别技术的智能支付系统、推荐系统、知识图谱、智能问答系统等。擅长数据挖掘、机器学习、移动开发等专业领域，并拥有丰富的实战经验。

目　　录

第1章 人工智能与深度学习 1
1.1 人工智能与机器学习 1
1.2 无处不在的深度学习 6
1.3 如何入门深度学习 7
1.4 主流深度学习框架介绍 13
第2章 搭建TensorFlow环境 15
2.1 基于pip安装 15
2.1.1 基于Windows环境安装TensorFlow 15
2.1.2 基于Linux环境安装TensorFlow 22
2.2 基于Java安装TensorFlow 24
2.3 安装TensorFlow的常用依赖模块 27
2.4 Hello TensorFlow 30
2.4.1 MNIST数据集 30
2.4.2 编写训练程序 32

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前　　言

自从2016年初谷歌的AlphaGo战胜了世界围棋冠军李世石，人工智能和机器学习领域就变得异常火爆。其实早在半个世纪以前，人工智能领域的相关概念就已经被提出，经过了这半个世纪的不断发展，人工智能以及深度学习相关领域已经在工业界和学术界发生了颠覆性的改变。2017年2月11日，谷歌公司正式发布TensorFlow 1.0版本，由此开始，一段新的热潮被掀起。到目前为止，谷歌公司的TensorFlow版本已经更新至1.10版本，本书代码主要是在1.6版本的基础上进行开发的，同时兼容1.2~1.10的版本，并已经过验证，读者可以放心使用。
关于本书的使用
本书主要面向对TensorFlow具有强烈兴趣且希望尽快入门的读者，以及正在从事TensorFlow方面的工作且希望深入的读者。
本书一共有14章的内容，分为四个部分：
TensorFlow基础部分（第1章到第3章）
主要讲解了TensorFlow的基础知识（包括张量、运行图、Session等部分）、环境的搭建方法（包括Windows、Linux版本的环境搭建，以及Java版本的环境搭建）等。

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媒体评论

本书将深度学习的理论与实践高度结合。作者以其多年的研发经验，为深度学习开发工程师们提供了一套全面系统的学习教材与实践案例。本书由浅入深地介绍了TensorFlow在各种模型和场景下的使用方案，同时也对深度学习整体框架和各种常用模型作了详细阐述。书中配有大量的实战案例，以简单生动的语言将各种算法和结构讲解出来。对于在这个领域工作的工程师、老师、学生，这是一本难得的好书。
孙伟
北京航空航天大学软件学院创始院长，教授
北京软件行业协会 执行会长
美国佛罗里达州立大学计算机学院终身教授

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