资源名称：TensorFlow：实战Google深度学习框架 PDF
内容简介：
TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。《Tensorflow实战》为使用TensorFl人工智能教程ow深度学习框架的入门参考书，旨在帮助读者以最快、最有效的方式上手TensorFlow和深度学习。书中省略了深度学习繁琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow样例程序介绍人工智能专业如何使用深度人工智能教程第二版张仰森pdf学习解人工智能系统的三个基本问题决这些问题。《Tensorflow实战》包含了深度学人工智能教程张仰森pdf习的入门知识和大量实人工智能系统用英语怎么说践经验，是走进这个最新、最火的人工智能领域的首选人工智能教程pdf参考书。
作者简介：
郑泽宇，现为才云科技（机器人技术等级考试Ca人工智能icloud.io）联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式Te人工智能教程nsorFlow人工智能教程第二版张仰森课后答案上手难、管理难、监控难、上线难等问题，他带领团队成功开发了国内首个成熟的分布式TensorFlow深度学习平台（人工智能教程百度云网盘Tens人工智能股票龙头股orFlow as a Service）。基于此平台，才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对人工智能教程第二版性的人工智能解决方案。归国创业之前，郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从2013 年加入谷歌，郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目。由他提出并主导的产品聚类项目用于衔机器人技术的发展趋势接谷歌购物和谷歌知识图谱（knowledge graph）数据，使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告，开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。郑泽宇于2011年5月获得北京大学计算机学士人工智能教程认准GreenusAI2023年最新完整版学位，并荣获北京大学信息科学技术学院十佳优秀毕业论文、北京大人工智能教程学优秀毕业生。机器人技术专业就业前景2013年5月获得美国 Carnegie人工智能教程pdf Mellon University（CMU）人工智能需要学哪些课程大学计算机硕士学位，并获得西贝尔奖学金 (Siebel Scholarship)。郑泽宇在机器学习、人工智能领域有多年研究经验，并在SIGIR、SIGKDD、AC人工智能属于哪个专业大类L、IC机器人技术学什么DM、ICWSM等顶级国际会议上发表多篇学术论文。
资源目录：
第1章 深度学习简介 1
1.1 人人工智能教程第二版工智能、机器学习与深度学习 2
1.2 深度学习的发展历程 7
1.3 深度学习的应用 10
1.3.1 计算机视觉 1人工智能系统软件0
1.3.2 语音识别 1人工智能系统的三个基本问题4
1.3.3 自然语言处理 15
1.3.4 人机博弈 18
1.4 深度学习工具介绍和对比 19
小结 23
第2章 TensorFlow环境搭建 25
2.1 TensorFlow的主要依赖包 25
2.1.1 Protocol Buffer 25
2.1.2 Bazel 27
2.2 TensorFlow安装 29
2.2.1 使用人工智能系统存在哪些安全隐患Docker安装 30
2.2.2 使用pip安装 32
2.2.3 从源代码编译安装 33
2.3 TensorFlow测试样例机器人技术学什么 37
小结 3人工智能教程第二版张仰森课后答案8
第3章 TensorFlow入门 40
3.1 TensorFlow计算模型——计算图 40
3.1.1 计算图的概念 40
3.1.2 计算图的使用 41
3.2 TensorF机器人技术学什么lo机器人技术等级考试w数据人工智能系统的智能生成机理项目活动模型——张量 43
3.2.1 张量的概念 43
3.2.2人工智能就业方向及前景 张量的使人工智能教程张仰森pdf用 45
3.3 TensorFlow运机器人技术行模型——会话 46
3.4 TensorFlow实现神经网络 48
3.4.1 TensorFlow游乐场及神经网络简介 48
3.4.2 前向人工智能教程张仰森pdf传播算法简介 51
3.4.3 神经网络参数与Tens人工智能ai软件orFlow变量 54
3.4.4 通过TensorFlow训练神经网络模型 58
3.人工智能教程第二版张仰森pdf4.5 完整神经网络样例程序 62
小结 6抖音ai人工智能系统5
第4章 深层神经网络 66
4.1 深度学习与深层神经网络 66
4人工智能技术应用学什么.1.1 线性模型的局限性 67
4.1.2 激活函数实现去线性化 70
4.1.3 多层网络解决异或运算 73
4.2 损失函数定义 74
4.2.1 经人工智能系统软件典损失函数 75
4.2.2 自定义损失函数 79
4.人工智能系统具有一定的随什么变化3 神经网络优化算法 81
4.4 神经网络进一步优人工智能教程第二版课后题答案化 84
4.4.1 学习率的设置 85人工智能就业方向及前景
4.4.2 过拟合问题 87
4.4.3 滑动平均模型 90
小结 92
第5章 MNIST数字识别问题 94
5.1 MNIST数据处理 94
5.2 神经网络模型训练及不同模型结果对比 97
5.2.1 TensorFlow训练神经网络 97
5.2.2 使用验证数据集判断模型效果 1机器人技术专业学什么02
5.2.3 不同模型效果比较 103
5.3 变量管理 107
5.4 TensorFlow模型持人工智能教程认准GreenusAI2023年最新完整版久化 112
5.4.1 持久化代码实现 112
5.4.2 持久化原理及数据格式 117
5.5 TensorFlow最佳实践样例程序 126
小结 132
第6章 图像识别与卷积神经网络 134
6.1 图像识别问题简介及经典数据集 135
6.2 卷积神经网人工智能系统应用员络简介 139
6.3 卷积神经人工智能专业网络常用结构 142
6.3.1 卷积层 142
6.3.2 池化层 147
6.4 经典卷积网络模型 149
6.4.1人工智能 LeNet-5模型 150
6.人工智能需要学哪些课程4.2 Inception-v3模机器人技术等级考试型 156
6.5 卷人工智能积神经网络迁移学习 160
6.5.1 迁移学习介绍 160
6.5.2 TensorFlow实现迁移学习 161
小结 169
第7章 图像数据处理 170
7.1 TFRecord输入数据格式人工智能系统存在哪些安全隐患 170
7.1.1 TFRecord格式介绍 171
7.1.2 TFRecord样例程序 171
7.2 图像数据处理 173
7.2.1 TensorFlow图像处理函数 174
7.2.2 图像预处理完整样例 183
7.3人工智能系统应用员 多线程输入数据处理框架 185
7.3.1 队列与多线程 186
7.3.2 输入文件队列 190
7.3.人工智能系统的三个基本问题3 组合训机器人技术学什么练数据（batc人工智能系统用英语怎么说hing） 193
7.3.4 输入数据处理框架 196
小结 198
第8章 循环神经网络 200
8.1 循环神经网络简介 200
8.2 长短时记忆网络（LTSM）结构人工智能教程第二版张仰森课后答案 206
8.3 循环神经网络的变种 212
8.3.1 双向循环神经网络和深层循环神经网络 212
8.3.2 循环神经网络的dropout 2人工智能系统应用员14
8.4 循环神经网络样例应用 215
8.4.1 自然语言建模 216
8.4.2 时间序列预测 225
小结 230
第9章 TensorBoard可视化 232
9.1 TensorBoard简介 232
9.2 TensorFlow计算图可视化 234
9.2.1 命名空间与TensorBoard图上节点 234
9.2.2 节点人工智能是干嘛的信息 241
9.3 监控指标可视化人工智能系统包含的要素 246
小结 252
第10章 TensorFlow计算加速 253
10.1 TensorFlow使用GPU 253
10.2 深度学习训练并行模式 258
10.3 多GPU并行 261
10.4 分布机器人技术的发展趋势式TensorFlow 268
10.4.1 分布式TensorFlow原理 269
10.4.2 分布式TensorFlow模型训练 272
10.4.3 使用Caicloud运行分布式TensorFlow 282
小结 287
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