《面向机器智能的TensorFlow实践》_段菲学习资料

内容简介

本书共有4部分，分9章。第壹部分对TensorFlow的历史脉络进行了简要的梳理，介绍在安装TensorFlow时应当考虑的因素，并给出了详细的TensorFlow安装指南；第二部分深入介绍TensorFlowAPI的基础知识；第三部分关注一种更为复杂的深度学习模型，首先对模型进行描述，然后介绍如何用可视化的数据流图表示所要创建的模型，以及如何利用TensorFlow有效地构建这些模型；本书的后一部分探讨TensorFlowAPI中新推出的特性，内容包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式，以及其他精选主题。

作者简介

段菲，清华大学信号与信息处理专业博士，前三星电子中国研究院不错研究员，现为英特尔中国研究院不错研究员。研究方向是深度学习、计算机视觉、数据可视化。参与翻译过《机器学习》《机器学习实践：测试驱动的开发方法》《DirectX103D游戏编程深度探索》等多本图书。

目　　录

译者序
前言
部分开启TensorFlow之旅
章引言
1.1无处不在的数据
1.2深度学习
1.3TensorFlow：一个现代的机器学习库
1.4TensorFlow：技术概要
1.5何为TensorFlow
1.5.1解读来自官网的单句描述
1.5.2单句描述未体现的内容
1.6何时使用TensorFlow
1.7TensorFlow的优势
1.8使用TensorFlow所面临的挑战

 

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