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書名：輕鬆學會Google TensorFlow 2人工智慧深度學習實作開發(第三版)
書號：MP22036 作者：黃士嘉、林邑撰 著 ISBN： 978-986-434-554-0
定價：NT$620元 印刷：單色 頁數：432頁
書籍規格：17*23 上市日：2021/2/5 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：網路下載範例檔  
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    ♔深入探討使用於自駕車的核心技術─先進駕駛輔助系統(ADAS)的物件偵測模型
    ♔運用TensorFlow 2和Keras API的強大靈活性和控制性

    [ TensorFlow 2語法更簡潔 ]學習門檻較低，使初學者更容易上手
    [ TensorFlow 2支援多個平台 ]可以在多種平台上訓練生成的網路模型
    [ TensorFlow 2內建Keras高階API ]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
    [ TensorFlow 2簡化API ]只保留tf.keras，清除較少人使用和重複的API

    在人工智慧(AI)的時代，TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平台，造就了業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow 1的學習門檻高，對於剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推出TensorFlow 2。TensorFlow 2引入了Eager Execution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow 2深度學習套件，並透過十三個章節的內容，讓讀者同時學習到理論與實務應用。

    【本書精彩內容】
    ◎利用TensorFlow Keras API，並能充分理解使用簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。
    ◎利用tf.data資料輸入管道，速度更快、更簡單。
    ◎學習TensorFlow高階技巧：客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。
    ◎學習TensorBoard高階技巧：TensorBoard低階API和超參數調校工具。
    ◎使用TensorFlow Datasets資料集平台，更方便下載和使用。
    ◎使用TensorFlow Hub開放預訓練模型平台，更方便搭建和使用預訓練權重。
    ◎了解神經網路反向傳遞的原理。
    ◎了解及實作全連接神經網路。
    ◎了解及實作卷積神經網路。
    ◎了解及實作遷移學習任務。
    ◎掌握訓練網路的技巧：權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、Batch Normalization。
    ◎運用深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。
    ◎生成模型：AE、VAE、GAN、WGAN、WGAN-GP全面解說和實作。
    ◎了解R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO v1、SSD、YOLO v2、FPN、RetinaNet、Mask R-CNN、YOLO v3、CornetNet、CFF-SSD 和DSNet等代表性的物件偵測架構。
    ◎實現YOLO v3物件偵測方法。
 
    |CHAPTER 00| 環境安裝
    0.1　Python安裝
    0.2　TensorFlow安裝
    0.3　Python擴充套件安裝
    0.4　Jupyter Notebook
    0.5　GitHub程式碼
    0.6 PyCharm IDE

    |CHAPTER 01| TensorFlow 2介紹
    1.1　什麼是深度學習？
    1.2　建立專案
    1.3　TensorFlow介紹
    1.4　TensorFlow 2更動
    1.5　Eager Execution
    1.6　Keras
    1.7　tf.data

    |CHAPTER 02| 迴歸問題
    2.1　深度神經網路
    2.2　Kaggle介紹
    2.3　實驗一：房價預測模型
    2.4　TensorBoard介紹
    2.5　實驗二：過擬合問題
    2.6　參考文獻

    |CHAPTER 03| 二元分類問題
    3.1　機器學習的四大類別
    3.2　二元分類問題
    3.3　實驗：精靈寶可夢對戰預測
    3.4　參考文獻

    |CHAPTER 04| 多類別分類問題
    4.1　卷積神經網路
    4.2　多類別分類問題
    4.3　實驗：CIFAR-10影像識別
    4.4　參考文獻

    |CHAPTER 05| 神經網路訓練技巧
    5.1　反向傳遞
    5.2　權重初始化
    5.3　Batch Normalization
    5.4　實驗一：使用CIFAR-10資料集實驗三種權重初始化方法
    5.5　實驗二：使用CIFAR-10資料集實驗Batch Normalization方法
    5.6　總結各種網路架構的性能比較
    5.7　參考文獻

    |CHAPTER 06| TensorFlow 2進階技巧
    6.1　TensorFlow進階技巧
    6.2　Keras高階API與客製化API比較
    6.3　實驗：比較Keras高階API和客製化API兩種網路訓練的結果

    |CHAPTER 07| TensorBoard進階技巧
    7.1　TensorBoard進階技巧
    7.2　實驗一：使用tf.summary.image記錄訓練結果
    7.3　實驗二：使用TensorBoard超參數調校工具來訓練多個網路模型

    |CHAPTER 08| 卷積神經網路經典架構
    8.1　神經網路架構
    8.2　實驗：實作Inception V3網路架構
    8.3　參考文獻

    |CHAPTER 09| 遷移學習
    9.1　遷移學習
    9.2　實驗：遷移學習範例
    9.3　參考文獻

    |CHAPTER 10| Variational Auto-Encoder
    10.1 Auto-Encoder介紹
    10.2 Variational Auto-Encoder介紹
    10.3 Variational Auto-Encoder損失函數
    10.4 實驗：Variational Auto-Encoder程式碼實現
    10.5 參考文獻

    |CHAPTER 11| Generative Adversarial Network
    11.1 Generative Adversarial Network
    11.2 GAN、WGAN、WGAN-GP的演進
    11.3 實驗：WGAN-GP程式碼實現
    11.4 參考文獻

    |CHAPTER 12| Object Detection
    12.1 電腦視覺
    12.2 物件偵測介紹
    12.3 物件偵測歷史進展
    12.4 實驗：YOLO v3程式碼實現
    12.5 參考文獻
 
    黃士嘉
    【經歷】
    ◎國立臺北科技大學電子工程系教授
    ◎加拿大安大略理工大學國際客座教授
    ◎IEEE Sensors Journal國際期刊編輯
    ◎IEEE BigData Congress國際會議主席
    ◎IEEE CloudCom Conference國際會議主席

    【獲獎】
    ◎經濟部第5屆國家產業創新獎
    ◎ACM臺灣分會，李國鼎青年研究獎
    ◎國立臺北科技大學電資學院，院傑出研究獎
    ◎國立臺北科技大學，校傑出研究獎
    ◎國立臺北科技大學，Dr.Shechtman年輕學者獎

    林邑撰
    【學歷】
    ◎國立臺北科技大學電子工程系碩士

    【經歷】
    ◎神基科技 AI工程師
    ◎工研院 特約深度學習講師
 
    範例檔下載網址：https://github.com/taipeitechmmslab/MMSLAB-TF2
 
 		  
     

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