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捆绑包详细信息
Deep Learning Essentials
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通过利用Python的功能来掌握深度学习的基本知识
关于这本书
- 您的一站式解决方案，以开始学习深度学习和神经网络建模的基本知识
- 训练各种神经网络以解决自然语言处理，计算机视觉，语音识别等方面的各种问题
- 涵盖了流行的Python库，例如Tensorflow，Keras等，以及有关以最佳方式培训，部署和优化深度学习模型的技巧
这本书是给谁的
很少或没有深度学习的有抱负的数据科学家和机器学习专家会发现这本书非常有用。如果您正在寻找一种可以使您掌握并使用深度学习和神经网络的基础知识的资源，那么本书非常适合您。由于本书中的模型是使用流行的基于Python的库（例如Tensorflow和Keras）进行训练的，因此拥有丰富的Python编程知识将非常有用。
您将学到什么
- 掌握深度学习和神经网络的核心概念
- 设置深度学习库，例如TensorFlow
- 针对NLP和计算机视觉应用微调您的深度学习模型
- 通过深度学习统一不同的信息源，例如图像，文本和语音
- 优化和微调您的深度学习模型以获得更好的性能
- 训练一种深度强化学习模型，该模型能玩出比人类更好的游戏
- 了解如何使模型充分利用GPU或CPU
详细地
深度学习是当今人工智能领域的一个热门话题，可以被认为是机器学习的一种高级形式，要掌握它非常棘手。
本书将帮助您迈出第一步，训练高效的深度学习模型并将其应用于各种实际场景。您将建模，训练和部署不同种类的神经网络，例如卷积神经网络，递归神经网络，并将看到它们在现实世界中的某些应用，包括计算机视觉，自然语言处理，语音识别等。您将构建诸如聊天机器人之类的实用项目，实施强化学习以构建智能游戏，并开发用于图像字幕和处理的专家系统。本书使用了流行的Python库（例如TensorFlow）来构建模型。本书还介绍了在训练模型时可能遇到的各种问题的解决方案，例如嘈杂的数据集，小型数据集等等。
本书不假定您具有任何深度学习的先验知识。到本书结尾，您将对深度学习和神经网络建模的基础知识以及它们的实际应用有深刻的了解。
风格和方法
本循序渐进指南中包含了实际的实际示例和用例，以解决各种深度学习问题。
电子书详情
语言: English
发布日期: 2018年1月
发行商: Packt
格式: epubmobipdf
网页: 284
书号: 9781785887772
关于这个捆绑
通过使用Python深度学习套件，开发高级编程技能并学习如何在日常任务中有效使用Python。
该系列收录了20本书，涉及三层，其中15本书是新发行的，其中包括大量知识，掌握了使用Python进行深度学习，解决问题的方法以及如何最大程度地利用它。该软件包非常适合希望进军该领域或补充其现有知识的有抱负的数据科学家和机器学习专家。即使您的时间有限，该深度学习套件也将使您立即开始运行。
选择第一本书，其中包含五本涵盖所有关键要素的电子书。这一层是您开始深入学习和神经网络建模以及如何使用高性能算法和流行的Python框架进行培训的一站式服务。涵盖所有流行的Python库，例如Tensorflow和Keras。
选择第二层，您不仅可以从第一层中涵盖的要点中受益，而且还将获得五本涵盖更多深度和细节的电子书，这些主题包括：“使用Keras进行深度学习”，您将学习优化使用反向传播算法``使用TensorFlow 2和Keras进行深度学习''在大型神经网络上提供逐步功能，您将在其中学习如何使用TensorFlow 2和Keras API构建机器学习和深度学习系统。除此之外，“带TensorFlow 2.0的动手神经网络”进一步探索并帮助您了解机器学习的基础知识，并发现神经网络和深度学习的力量。
或全部进入第三层，您将获得全部20篇关于Python电子书的深度学习书。该层不仅涵盖了第二层中的基础知识和更深入的内容，而且在该知识基础上构建了另外10本书，探讨了“使用Python进行高级深度学习”和“使用Python进行神经网络”。使这个捆绑包成为我们迄今为止最好的Python学习经验。
该捆绑包中包含的所有电子书都可以使用EPUB，MOBI和PDF格式。
