资源名称：TensorFlow技术解析与实战 PDF
内容简介：
TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础人工智能教程第二版课后题答案讲起，深入TensorFlow框架原理、模抖音ai人工智能系统型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、R机器人技术专业学什么NN和自编人工智能教程张仰森pdf码网络等）并对MNIST数据集进人工智能系统的智能生成机理项目活动行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API，还会介绍TensorFlow XLA、Te人工智能系统的智能生成机理项目活动nsorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes结合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移动端应用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow计算加速等其他特性。最后，附录中列出一些可供参考的公开数据集，并结合作者的项目经验介绍项目管理的一些建议。
作者简介：
李嘉璇，创建TensorFlow交流社区，活跃于国内各大技术社区，知乎编程问题回答者。致力于人工智能的研究人工智能系统具有一定的随什么变化，对深度学习框架的架构、源码分析及在不同领域的应用有浓厚兴趣。有过上百篇论文阅读和深度学习经验，处理图像、社交文本数据情感分析、数据挖掘经验，参与过基于深度学习的自动驾驶二维感知系统Hackathon竞赛，曾任职百度研发工程师。
资源目录：
第一篇机器人技术参数有哪些?各参数的意义是什么? 基础篇
第1章 人工智能概述 2
1.1 什么是人工智能 2
1.2 什么是深度学人工智能教程第二版课后题答案习 5
1.3 深度学习的入门方法 7
1.4 什么是TensorFlow 11
1.5 为什么要学TensorFlow 12
1.5.1 Ten人工智能系统用英语怎么说sorFlow的特性 14
1.5.2 使用TensorFlow的公司 15
1.5.3 TensorF人工智能ai软件low的发展 16
1.6 机器人技术等级考试含金量机器学习的相关赛事 16
1.6.1 ImageNet的ILSVRC 17
1.6.2 Kaggle 18
1.6.3 天池大数据竞赛 19
1.7 国内的人工智能公司 20
1.8 小结 22
第2章 TensorFlo机器人技术专业学什么w环境的准备 23
2.1 下载TensorFlow 1.1.0 23
2.2 基于pip的安装 23
2.2.1 Mac OS环境准备 24
2.2.2 Ubuntu/Linux环境准备 25
2.2.3 Win人工智能系统软件dows环境准备 25
2.3 人工智能专业就业前景基于Java的安装 28
2.4 从源代码安装 29
2.5 依赖的其他模块 30
2.5.1 人工智能系统的智能生成机理项目活动numpy 30
2.5.2 matplotlib 31
2.5人工智能专业就业前景.3 jupyter 31
2.5.4 scikit-image 32
2.5.机器人技术5 librosa 32
2.5.6 n人工智能技术应用学什么ltk 32
2.5.7 keras 33机器人技术参数有哪些?各参数的意义是什么?
2.5.8 tflearn 33
2.6 小结 33
第3章 可视化TensorFlow 34
3.1 PlayGround 34
3.1.1 数据 3人工智能系统包含的要素5
3.1.2 特征 36
3.1.3 隐藏层 36
3.1.4人工智能需要学哪些课程 输出 37
3.2 TensorB机器人技术学什么oard 39
3.2.1 SCALARS面板 40
3.2.2 IMA人工智能教程第二版张仰森pdfGES面板 41
3.2.3 AUDIO面板 42
3.2.4 人工智能系统用英语怎么说GRAPHS面板 42
3.2人工智能属于哪个专业大类.5 DISTRIBUTIONS面板 43
3.2.6 HISTOGRAMS面板 43人工智能系统包含的要素
3.2.7 EMBEDDINGS面板 44
3.3 可视化的例子 44
3.3.1 降维分析 44
3.3.2 嵌入投影仪 48
3.4 小结 51
第4章 TensorFlow基础知识 52
4.1 系统架构 52
4.2 设计理念 53
4.3 编程模型 54
4.3.1 边 56
4人工智能教程张仰森第二版答案.3.2 节点人工智能教程第二版张仰森pdf 57
4.3.3 其他概念 57
4.4 常用API 60
4.4.1 图、操作和张量 60
4.4.2 可视化 61
4.5 变量作用域 62
4.5.1 v人工智能教程张仰森pdfariable_scope示例 62
4.5.2 name_scope示例 64
4.6 批标准化 64
4.6.1 方法 65
4.6.2 优人工智能系统的智能生成机理项目活动点 65
4.6.3 示例 65
4.7 神经元函数及优化方法 66
4.7.1 激活函数 66
4.7.2 卷积函数 69
4.7.3 池化函数 72
4.7.4 分类函数 73
4.7.5 优化方法 74
4.8 模型机器人技术专业学什么的存储与加载 79
4.机器人技术与应用8.1 模型的存储与加载 79
4.8人工智能是干嘛的.2 图的存储与加载 82
4.9 队列和线程 82
4.9.1人工智能教程张仰森pdf 队列 82
4.9.2 队列管理器 85
4.9.3 线程和协调器 86
4.10 加载数据 87
4.10.1 预加载数据 87人工智能教程张仰森pdf
4.10.2 填充数据 87
4.10.3 从文件读取数据 88
4.11 实现一个自定义操作 92
4.11.1 步骤 92
4.11.2 最佳实践 93
4.12 小结 101
第5章 TensorFl人工智能教程第二版课后题答案ow源代码解析 1机器人技术专业就业前景02
5.1 抖音ai人工智能系统TensorFlow的目录结构 102
5.1.1 co机器人技术ntirb 103
5.1.2 core 104
5.1.3 examples 105
5.1.4 g3doc 105
5.1.5 python 105人工智能专业
5.1.6 tensorboa人工智能系统软件rd 105
5.2 TensorFlow源代码的学习方法 1人工智能技术应用学什么06
5.3 小结 108
第6章 神经网络的发展人工智能系统包含的要素及其Te机器人技术学什么nsorFlow实现 109
6.1 人工智能系统软件卷积神经网络 109
6.2 卷积神经网络发展 110
6.2.1 网络加深 111
6.2.2 增强卷积层的功能 115
6.2.3 从分类任务到检测任务 120
6.2.4 增加新的功能模块 121
6.3 MNIST的AlexNet实现 121
6.3.1 加载数据 121
6.3.2 构建网络模型 122
6.3.3 训练模型和评估模型 124
6.4 循环神经网人工智能教程pdf络 125
6.5 循环神经网络发展 126
6.5.1 增强隐藏层的功能 127
6.5.2 双向化及加深网络 129
6.6 TensorFlow Model Zoo 131
6.7 其他研究进展 131
6.7.1 强化学习 132
6.7.2 深度森林 132
6.7.3 深人工智能系统的三个基本问题度学习与艺术 132
6.8 小结 133
第7章 TensorFlow的高级框人工智能教程第二版张仰森课后答案架 134
7.1 TFLearn 134
7.1.1 加载数据 134
7.1.2 构建网络模型 13人工智能教程第二版张仰森课后答案5
7.1.3 训练模型 135
7.2 Kera人工智能教程第二版张仰森pdfs 135
7.2.1 Keras的优点 136
7.2.2 Keras的模型 136
7.2.3 Keras的使用 137
7.3 小结机器人技术专业学什么 141
第二篇 实战篇
第8章 第一个TensorFlow程序 1人工智能44
8.1 Tensor人工智能教程第二版张仰森课后答案Flow的运行方式 144人工智能股票龙头股
8.1.1 生成及加载数据 144
8.1.2 构建网络模型 145
8.1.3 训练模型 145
8.2 超参数的设定 146
8.3 小结 147
第9章 Ten人工智能系统软件sorFlow在MNIST中的应用 148
9.1 MNIST数据集简介 148
9.1.1 训练集的标记文件 148
9.1.2 训练集的图片文件 149
9.1.3 测试集的标记文件 149
9.1.4 测试集的图片文件 150
9.2 MNIST的分类问题 150
9.2.1 加载数据 150
9.2.2 构建回归模型 151
9.2.3 训练模型 151
9.2.4 评估模型 152
9.3 训练过程的可视化 152
9.4 MNIST的卷积神经网络 156
9.4.1 加载数据 157
9.4.2 构建模型 157
9.4.3 人工智能系统应用员训练模人工智能系统的三个基本问题型和评估模型 159
9.5 MNIST的循环神经网络 161
9.5.1 加载数据 161
9.5.2 构建模型 161
9.5.3 训练数人工智能系统包含的要素据及评估模型 163
9.6 MNIST的无监督学习 1抖音ai人工智能系统64
9.6.1 自编码网络 164
9.6.2 TensorFlow的自编码网络实现 165
9.7 小结 169
第10章 人脸识别 170
10.1 人脸识别简介 170
10.2 人脸人工智能教程第二版张仰森课后答案识别的技术流程 171
10.2.1 人机器人技术脸图像采集及检测 171
10.2.2 人脸图像预处理人工智能教程百度云网盘 171
10.2.3 人脸图像特征提取 171
10.2.机器人技术与应用4 人脸图像匹配与识别 172
10.3 人脸识别的分类 172
10.3.1 人脸检测 172
10.3.2 人脸关键点检测 173
10.3.3 人脸验证 174
10.3.4 机器人技术等级考试含金量人脸属性检测机器人技术专业就业前景 174
10.4 人脸检测 175
10.4.1 LFW数据集 175
10.4.2 数据预处理 175
10.4.3 进行检测 176
10.5 性别和年龄识别 178
10.5.1 数据预处理 179
10.5.2 构建模型 181
10.5.3 训练模型 182
10.5.4 验证模型 184
10.6 小结 185
第11章 自然语言人工智能系统的智能生成机理项目活动处理 186
11.1 模型的选择 186
11.2 英文数字语音识别 187
11.2.1 定义输入数据并预处理人工智能教程张仰森第二版答案数据 188
11.人工智能属于哪个专业大类2.2 定义网络模型 1人工智能教程第二版88
11.2.3 机器人技术参数有哪些?各参数的意义是什么?训练模型 188
11.2.4 预测模型 189
11.3 智能人工智能是干嘛的聊天机器人 189
11.3.1 原理 190
11.3.2 最佳实践 191
11.4 小结 200
第12章 图像与语音的结合 201
1机器人技术等级考试2.1 看图说话模型 201
12.1.1 原理 202
12.1.2 最佳实践 203
12.2 小结 205
第13章 生成式对抗网络 206
13.1 生机器人技术的发展趋势成式对抗网络的原理 206
13.2 人工智能系统包含的要素生成式对抗网络的应用 207
13.3 生成式对抗网络的实现 208
13.4 生成式对抗网络的改进 214
13.5 小结 214
第三篇 提高篇
第机器人技术的发展趋势14章 分布式TensorFlow 216
14.1 分布式原理 216
14.1.1 单机多卡和分布式 216
14.1.2 分布式部署方式 217
14.2 分布式架构 218
14.2.1 客户端、主节点和工作机器人技术专业学什么节点的关系 218
14.2.2 客户端、主节点和工作节点的交互过程 220
14.3 分布式模式 221
14.3.1人工智能系统的智能生成机理项目活动 数据并行 221
14.3.2 同步更新和人工智能系统包括哪些内容异步更新 222
14.3.3 人工智能系统用英语怎么说模型并行 224人工智能教程第二版张仰森课后答案
14.4 分布式API 225
14.5 分布式训练代码框架 226
14.6 分布式最佳实践 227
14.7 小结 235
第15章 TensorFlow线性代数编译框架XLA 236
15.1 XLA的优势 236
15.2 XLA的工作原理 237
15.3 JIT编译方式 238
15.3.1 打开JI人工智能教程第二版张仰森课后答案T编译 238
15.3.2 将操作符放在XLA设备上 238
15.4 JIT编译在MNIST上的实现 239
15.5 小结 240
第16章 TensorFlow D人工智能教程张仰森第二版答案ebugger 241
16.1 Debugger的使用示人工智能系统存在哪些安全隐患例 241
16.2 远程调试方法 245
16.3 小结 245
第17章 TensorFlow和Kubernetes结合 246
17.1 为什机器人技术等级考试含金量么需要Kubernetes 246
17.2 分布式TensorFlow在Kubernetes中的运行 247人工智能ai软件
1人工智能7.2.1 部署及运行 2人工智能需要学哪些课程47
17.2.2 其他应用 253
17.3 小结 254
第18章 TensorFlowOnSpark 255
18.1 TensorFlowOnSpark的架构 255
18.2人工智能教程第二版 TensorFlowOnSpark在MNIST上的实践 257
18.3 小结 261
第19章 Tenso机器人技术rFlow移动端应用 262
19.1 移动端应用原理 262
19.1.1 量化 263
19.1.2 优化矩阵乘法运算 266
19.2 iOS系统实践 266
19.2.1 环境准备机器人技术的发展趋势 266
1人工智能教程9.2.2 编译演示程序并运行 267
19.2.3 自定义模型的编译及运行 269
19.3 Android系统实践 273
19.3.1 人工智能需要学哪些课程环境准备 274
19.3.2 编译演示程序并运行 275
19.3.3 自定义模型的编译及运行 277
19.4抖音ai人工智能系统 树莓派实践 278
19.5 小结 278
第20章 TensorFlow的其他特性 279
20.1人工智能教程 TensorFlow Serving 279
20.2 TensorFl机器人技术与应用ow Flod 280
20.3 TensorFlow计算加速 281
2人工智能教程0.3.1 CPU加人工智能教程第二版张仰森课后答案速 281
20.3.2 TPU加速和FPGA加速人工智能系统应用员 282
20.4 小结 283
第21章 机器学习的评测体系 284
21.1 人脸识别的性能指标 284
21.2 聊天机器人的性能指标 284
21.3 机器翻译的评价方法 286
21.3.1 BLEU 286
21.3.2 METEOR 287
21.4 常用的通用评价指标 287
21.4.1 ROC和AUC 288
2人工智能ai软件1.4.2 AP和mAP 288
21.5 小结 288
附录A 公开数据集 289
附录B 项目管理经验小谈 292
资源截图：
