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書名:Towards Tensorflow 2.0:無痛打造AI模型(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
書號:MP22014 作者:陳峻廷 ISBN: 978-986-434-500-7
定價:NT$500元 印刷:單色 頁數:272
書籍規格:23*17 上市日:2020/7/9 譯者:(無)
學習定位:無 本書附件:官網下載 (範例程式碼)   快速前往 範例
前往購買 >> 天瓏 類別:電腦技術  
       
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    內容簡介

    本書改編自第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽,Google Developers Machine Learning 組冠軍網路系列文章 ⸺《Towards Tensorflow 2.0:無痛打造AI模型》,是一本完整結合 Google Colab 學習Tensorflow 的台灣本土專書。AI、機器學習為近年來最熱門的話題,如何透過 AI 來提高企業營收或降低成本,已是各大企業爭相研究的技術。這是一本涵蓋基礎 Tensorflow 語法到各大應用領域的專書,豐富內容結合業界實戰心得與應用 ( 包括:價格預測、影像辨識、推薦系統等 ),帶你探索 AI 的奧妙。


    三大重點

    內容涵蓋現今 Tensorflow 2.0 最新語法,由淺入深帶你了解 Tensorflow 語法,從資料選取、資料處理、模型訓練以及視覺化均包含於此書。
    本書涵蓋 DNN、CNN、RNN、GAN 、RL 等現今熱門模型,且搭配許多經典有趣的資料集做學習。除了實作,書中也會提及在真實世界所會遇到的的問題及解法。
    透過線上免費雲端運算資源帶你學習 Tensorflow2.0,不僅不需擁有高運算設備即能學習現今最熱門的 AI 模型,也可以省略掉繁瑣的安裝步驟,可立即上手並學習 AI 核心概念。


    適用讀者

    具備基礎程式編寫能力的 Tensorflow 初學者、對 AI 有興趣或想轉職成為 AI 工程師的讀者。
 
    01 Tensorflow 介紹
    1-1 什麼是Tensorflow?
    1-2 Tensorflow 2.0
    1-3 線上免費開發測試環境
    1-4 總結
    02 Tensorflow 基本語法
    2-1 變數類型
    2-2 建立數據
    2-3 數據操作
    2-4 數據運算
    2-5 總結
    03 TF.Keras API
    3-1 基本操作
    3-2 定義模型
    3-3 模型訓練
    3-4 模型儲存
    3-5 總結
    04 Python 資料處理與視覺化實戰
    4-1 初入茅廬
    4-2 小試身手
    4-3 熟能生巧
    4-4 觸類旁通
    4-5 融會貫通
    05 深度神經網路 (Deep Neural Network)
    5-1 線性迴歸 (Regression)
    5-2 優化器 (Optimizer)
    5-3 深度神經網路 (Deep Neural Network)
    5-4 深度神經網路- Lab 1 (Data:Airbnb)
    5-5 深度神經網路- Lab 2 (Data:Fashion MNIST)
    5-6 總結
    06 卷積神經網路 (Convolutional Neural Network)
    6-1 CNN
    6-2 VGG
    07 遞歸神經網路 (Recurrent Neural Network)
    7-1 遞歸神經網路 (RNN)
    7-2 長短期記憶網路
    7-3 RNN 實作 - 情感分析
    7-4 RNN 實作 - 股價預測
    7-5 BERT 初探
    7-6 實務技巧分享
    7-7 案例說明
    08 推薦系統 (Recommendation System)
    8-1 推薦系統介紹
    8-2 Wide & Deep 推薦系統介紹
    8-3 Deep & Wide 模型 Lab
    8-4 實務經驗與結論
    09 從Auto-Encoder 到GAN
    9-1 非監督式學習 (Unsupervised Learning)
    9-2 自動編碼器 (Auto-Encoder)
    9-3 自動編碼器 (Auto-Encoder) 實作
    9-4 Variational Auto-Encoder (VAE)
    9-5 生成對抗網路 (Generative Adversarial Network)
    9-6 GAN 實作LAB-1
    9-7 GAN 實作LAB-2 MNIST
    10 增強式學習 (Reinforcement Learning)
    10-1 什麼是增強式學習RL
    10-2 RL 的學習方法
    10-3 DeepQNetwork
    10-4 RL DQN - Colab 實作
    10-5 總結
    11 模型調教與模型服務
    11-1 模型調教問題 - Overfit 以及Underfit
    11-2 模型視覺化 - TensorBoard
    11-3 遷移學習 (Transfer Learning)
    11-4 模型服務 (Model Serving)
    11-5 總結
 

    陳峻廷

    作者於資料科學、機器學習相關領域深耕多年,專案經歷涵蓋多方領域,包含:電信、金融、工廠、廣告等,並致力於運用資料科學及機器學習解決企業問題,現為電信業資料科學家。
 

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