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内容简介:
本书教你使用TensorFlow.js构建强大的JavaScript深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师,也是TensorFlow.js的核心开发人员。你将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势,掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念,并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理,构建并训练神经网络,利用客户端数据优化机器学习模型,开发基于浏览器的交互式游戏,同时为深度学习探索新的应用空间。你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识,同时了解训练和部署这些模型的具体步骤以及重要的注意事项。
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作者介绍:
蔡善清(Shanqing Cai)
谷歌公司软件工程师,深度参与了TensorFlow和TensorFlow.js的开发工作。从清华大学毕业后,他前往约翰斯·霍普金斯大学和麻省理工学院深造,并取得了麻省理工学院博士学位。
斯坦利·比列斯奇(Stanley Bileschi)
谷歌公司TensorFlow可用性团队技术负责人,领导团队构建了TensorFlow.js高阶API。
埃里克·D. 尼尔森(Eric D. Nielsen)
谷歌公司软件工程师,深度参与了TensorFlow.js的开发工作。
弗朗索瓦·肖莱(François Chollet)
Keras之父,TensorFlow机器学习框架贡献者,Kaggle竞赛教练,目前任职于谷歌公司,从事人工智能研究,另著有《Python深度学习》。
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其它内容:
书籍介绍
本书教你使用TensorFlow.js构建强大的JavaScript深度学习应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的资深工程师,也是TensorFlow.js的核心开发人员。你将了解JavaScript与深度学习结合的独特优势,掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学习、迁移学习、强化学习等核心概念,并动手在浏览器中实现计算机视觉和音频处理以及自然语言处理,构建并训练神经网络,利用客户端数据优化机器学习模型,开发基于浏览器的交互式游戏,同时为深度学习探索新的应用空间。你还可以获得深度学习模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关限制的实用知识,同时了解训练和部署这些模型的具体步骤以及重要的注意事项。
网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:5分
网站更新速度:5分
使用便利性:8分
书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:8分
是否包含广告:9分
加载速度:7分
安全性:7分
稳定性:6分
搜索功能:6分
下载便捷性:9分
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:9分
主题深度:5分
文字风格:3分
语言运用:3分
文笔流畅:9分
思想传递:9分
知识深度:8分
知识广度:5分
实用性:7分
章节划分:3分
结构布局:9分
新颖与独特:8分
情感共鸣:3分
引人入胜:5分
现实相关:5分
沉浸感:3分
事实准确性:8分
文化贡献:8分