内容简介
《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向,深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。
通过本书,读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用,还可以使用神经网络生成图像和文本,进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎,训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目,分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣,了解算法和编程框架的细节,让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4 及以上版本,并介绍了TensorFlow 中的一些新特性。
本书适合有一定机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读,尤其是希望深入研究TensorFlow 和深度学习算法的数据工程师,也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生,以及希望进入大数据应用的研究者。
作者简介
何之源,现为复旦大学人工智能方向在读硕士生。针对Tensorflow早期学习案例不足的情况,在知乎等网站上发表了多篇实践文章,获得了广大读者的肯定。何之源于2012年通过信息学竞赛保送进入复旦大学学习,2016获得复旦大学理学学士学位,并荣获复旦大学优秀学生的称号。同年进入复旦大学计算机学院攻读硕士学位。在编程和机器学习领域有多年一线实践经验。
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