【電子書】TensorFlow 2.x人工智慧、機器學習超炫範例200＋
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內容簡介
【嚴選經典】美國矽谷創業家/全球科技大廠與業界指定工研院顧問講師
親自錄製231支影音教學影片，如臨現場授課！
【聯合推薦】
嘉義基督教醫院兒童醫學部主任、嘉基創新育成中心主任 周信旭醫師
Eco-City智慧生活科技區域整合中心執行長、國立交通大學土木工程系 曾仁杰教授
台北榮民總醫院神經外科、國立陽明大學研究所兼任助理教授 關艾琛醫師
本書為作者柯博文老師繼《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據｜超炫專案與完全實戰》規劃的進階書籍，歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。包含Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法，且每個範例都是實戰程式。
◎ 提供豐富的線上下載：204個範例程式、231支影音教學影片。
◎ 介紹人工智慧的開發技巧，並且近乎100%準確度。
◎ 大量使用業界數據、OpenData開放資料進行分析和預測，上百萬種數據讓你應用。
◎ 以Python撰寫類神經的數學公式，讓讀者理解人工智慧演算法的來龍去脈，進而調整數學式讓準確度更好。
◎ 範例豐富多元，將人工智慧運用在農業、氣象預報、手寫OCR、圖片學習等人工智慧實戰。
◎ 結合Tensorflow.Keras和OpenCV自行產生數據庫，使用WebCam即時辨識圖片，並且實際應用在專案中。
◎ 使用最新高難度的VGG16、VGG19、ResNet50、Xception、Inception、DenseNet121、Fast R-CNN等演算法，並訓練自己的物件，使用COCO和ImageNet辨識近萬種物體。
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本書為作者柯博文老師繼《Python+TensorFlow人工智慧、機器學習、大數據｜超炫專案與完全實戰》規劃的進階書籍，歷經業界頂尖的工程師學員多次考驗，實戰多年後才匯集成冊。包含Python、機器學習、人工智慧、TensorFlow、Keras、OpenCV等相關API的使用方法，且每個範例都是實戰程式。
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◎ 介紹人工智慧的開發技巧，並且近乎100%準確度。
◎ 大量使用業界數據、OpenData開放資料進行分析和預測，上百萬種數據讓你應用。
◎ 以Python撰寫類神經的數學公式，讓讀者理解人工智慧演算法的來龍去脈，進而調整數學式讓準確度更好。
◎ 範例豐富多元，將人工智慧運用在農業、氣象預報、手寫OCR、圖片學習等人工智慧實戰。
◎ 結合Tensorflow.Keras和OpenCV自行產生數據庫，使用WebCam即時辨識圖片，並且實際應用在專案中。
◎ 使用最新高難度的VGG16、VGG19、ResNet50、Xception、Inception、DenseNet121、Fast R-CNN等演算法，並訓練自己的物件，使用COCO和ImageNet辨識近萬種物體。
目錄
1.Python程式語言
2.Python程式語言安裝
3.開發程式和工具
4.TensorFlow介紹和安裝
5.TensorFlow的類別神經網路－MLP快速上手
6.TensorFlow改善類神經模型MLP的正確率
7.TensorFlow神經網路模型實戰案例
8.TensorFlow神經網路－神經元
9.MLP 神經網路－數學理論
10.TensorFlow神經網路隱藏層
11.TensorFlow最短路徑演算法
12.TensorFlow存取模型和訓練結果
13.TensorFlow神經網路MLP－迴歸
14.實戰圖形辨識
15.卷積神經網路CNN
16.OpenCV和TensorFlow卷積神經網路CNN即時辨識
17.卷積神經網路原理
18.卷積神經網路準確率技巧
19.圖學網路應用模組
20.實戰多影像辨識
21.多影像辨識技術
2.Python程式語言安裝
3.開發程式和工具
4.TensorFlow介紹和安裝
5.TensorFlow的類別神經網路－MLP快速上手
6.TensorFlow改善類神經模型MLP的正確率
7.TensorFlow神經網路模型實戰案例
8.TensorFlow神經網路－神經元
9.MLP 神經網路－數學理論
10.TensorFlow神經網路隱藏層
11.TensorFlow最短路徑演算法
12.TensorFlow存取模型和訓練結果
13.TensorFlow神經網路MLP－迴歸
14.實戰圖形辨識
15.卷積神經網路CNN
16.OpenCV和TensorFlow卷積神經網路CNN即時辨識
17.卷積神經網路原理
18.卷積神經網路準確率技巧
19.圖學網路應用模組
20.實戰多影像辨識
21.多影像辨識技術
詳細資料
詳細資料
-
- 語言
- 中文繁體
- 裝訂
-
- ISBN
- 9789865026288
- 分級
- 普通級
-
- 頁數
- 448
- 商品規格
- 18開17*23cm
-
- 出版地
- 台灣
- 適讀年齡
- 全齡適讀
-
- 注音
- 級別
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