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書名：TensorFlow模型解析與範例大全
書號：MP22358 作者：陳鴻敏 著 ISBN： 978-626-333-710-7
定價：NT$760元 印刷：單色 頁數：424頁
書籍規格：17*23 上市日：2024/1/10 譯者：(無)
學習定位：初階 本書附件：網路下載範例檔   快速前往 範例
前往購買 >> 蝦皮購物 類別：電腦技術  
       
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    【本書特色】
    TensorFlow認證考試最佳參考書
    附解說檔及練習題400題


    ｜本書專為有志於認證考試或想深入了解人工智慧原理者而設計｜
    提供大量的習題及解說（超過400個），同時深入解說神經網路的運作原理，無論是初學者或進階者都適合閱讀。

    ｜繪製獨門的示意圖｜
    利用Excel的工作表來展示各種演算法的運算過程，將抽象概念具體化。

    ｜詳細解說損失函數、 激發函數、優化器、標籤編碼、單熱編碼、正規化、標準化、學習率、正向傳播、反向傳播及梯度下降法等機器學習的基礎觀念，以厚植人工智慧的實力｜
    這些觀念是開發人工智慧軟體的關鍵，也是一般學子最難搞懂的部分，本書以問答集的形式呈現，共計41個主題，例如：為何要使用交叉熵函數來計算誤差？如何選擇激發函數？如何建構孿生神經網路？何謂梯度消失與梯度爆炸？如何使用自注意力機制？

    【目標讀者】
    ✔各級學校的學生。
    ✔有志於認識人工智慧及參加認證考試的各界人士。
 
    |Chapter 01| 神經網路之概念
    1.1 神經網路模型簡介
    1.2 神經網路模型運作解析
    1.3 模型訓練的資訊
    1.4 神經網路工作程序
    1.5 應考須知
    1.6 如何使用本書範例檔

    |Chapter 02| 結構化資料的分類辨識
    2.1 傳統的分類辨識方法
    2.2 神經網路模型的分類辨識方法

    |Chapter 03| 迴歸分析
    3.1 傳統迴歸分析法
    3.2 神經網路模型在簡單迴歸分析的用法
    3.3 神經網路模型在多元迴歸分析的用法

    |Chapter 04| 圖像辨識
    4.1 圖像基本原理
    4.2 圖片及影片的基本操作
    4.3 傳統圖像辨識法的缺點
    4.4 卷積神經網路說明
    4.5 在TensorFlow中使用卷積層
    4.6 在TensorFlow中使用池化層與展平層
    4.7 卷積層與池化層的種類
    4.8 開放數據集

    |Chapter 05| 圖像資料的擴增
    5.1 圖像擴增的意義
    5.2 圖像擴增的方法
    5.3 圖檔之讀取與分類
    5.4 圖像資料產生器的特殊用途之一
    5.5 圖像資料產生器的特殊用途之二

    |Chapter 06| 預訓練模型的使用
    6.1 預訓練模型簡介
    6.2 預訓練模型的用法之一
    6.3 預訓練模型的用法之二
    6.4 預訓練模型的用法之三
    6.5 預訓練模型的比較
    6.6 遷移學習原理

    |Chapter 07| 時間數列預測
    7.1 時間數列的類型
    7.2 時間數列預測法
    7.3 時間數列預測步驟
    7.4 時間步與時間數列之切割
    7.5 循環神經網路的模式
    7.6 循環神經網路之原理
    7.7 循環神經網路的關鍵參數

    |Chapter 08| 文本分類
    8.1 文本處理步驟
    8.2 移除停用詞
    8.3 斷詞器
    8.4 嵌入層與詞向量
    8.5 預訓練的詞向量
    8.6 文本分類的意義與程序
    8.7 文本分類資料集簡介
    8.8 文本預訓練模型之運用
    8.9 文本分類的進階處理

    |Chapter 09| 文本生成
    9.1 文本生成概要
    9.2 文本預處理
    9.3 建構模型兩種
    9.4 文本生成自訂函數
    9.5 文本生成之斷句
    9.6 自然語言處理的新發展

    |附 錄|（附錄內容請至博碩官網下載）
    附錄A 觀念解析
    附錄B Google Colab使用方法
    附錄C 範例檔清單_程式結構_套件版本
 
    陳鴻敏
    本書作者畢業於中興大學，歷任台塑、三光及中華航空公司等要職，長期從事於管理制度之設計與電腦系統的開發，熟悉各種電腦語言，著有《Excel分析與資料庫整合應用》、《Visual Basic開發應用系統的十堂課》、《R語言的資料採礦導引》等書，並於2021年通過TensorFlow開發者認證考試。
 

範例下載
 
  1. 範例 (1.1GB)
 		  
     

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