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javascript深度学编程语言蔡善清等

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北京丰台

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作者蔡善清等

出版社人民邮电出版社

ISBN9787115561145

出版时间2021-04

版次1

装帧平装

开本16

页数432页

字数691千字

定价129.8元

货号xhwx_1202325285

上书时间2024-11-06

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商品详情

品相描述：全新: 正版特价新书

商品描述: 主编：

1.深度学扛鼎之作python深度学姊妹篇；
2.谷歌大脑团队核心开发人员官方解读tenorflow.j；
3.前端工程师不可错过的ai入门书。

目录：

部分动机和基本概念

章深度学和javascript

1.1人工智能、机器学、神经网络和深度学

1.1.1人工智能

1.1.2机器学：它和传程有何不同

1.1.3神经网络和深度学

1.1.4进行深度学的必要

1.2为何要结合javascript和机器学

1.2.1用node.js进行深度学

1.2.2javascript生态系统

1.3为何选用tensorflow.js

1.3.1tensorflow、keras和tensorflow.js的前世今生

1.3.2为何选用tensorflow.js

1.3.3tensorflow.js在全球的应用情况

1.3.4本书中的tensorflow.js知识

1.4练

1.5小结

第二部分深入浅出tensorflow.js

第2章tensorflow.js入门：从简单的线回归开始

2.1示例1：用tensorflow.js预测下载任务所需时间

2.1.1项目概览：预测下载任务所需时间

2.1.2关于代码清单和控制台交互的注意事项

2.1.3创建和格式化数据

2.1.4定义简单的模型

2.1.5使模型拟合训练集

2.1.6用经过训练的模型进行预测

2.1.7示例1小结

2.2model.fit()剖析：示例1中的梯度下降算法

2.2.1直观理解梯度下降算法优化

2.2.2探索梯度下降算法的：反向传播算法

2.3示例2：涉及多个输入特征的线回归

2.3.1波士顿房价数据集

2.3.2从github获取并运行波士顿房价预测项目

2.3.3读取波士顿房价数据

2.3.4准确定义波士顿房价问题

2.3.5线回归前的准备工作：数据标准化

2.3.6对波士顿房价数据集进行线回归

2.4如何理解模型

2.4.1解释得的权重

2.4.2获取模型权重

2.4.3关于可解释的注意事项

2.5练

2.6小结

第3章添加非线：升级加权和

第4章用conv识别图像和音频

第5章迁移学：复用预训练的神经网络

第三部分tensorflow.js深度学

第6章处理数据

第7章可视化数据和模型

第8章欠拟合、过拟合，以及机器学的通用流程

第9章针对序列和文本的深度学

0章生成式深度学

1章深度强化学的基本

第四部分结与结语

2章模型的测试、优化和部署

3章结与展望

附录a安装tfjs-node-gpu及其依赖（图灵社区下载）

附录btensorflow.js张量及运算的简明教程（图灵社区下载）

术语表（图灵社区下载）

内容简介：

本书教你使用tenorflow.j构建强大的javacript深度学应用程序。本书作者均是谷歌大脑团队的工程师，也是tenorflow.j的核心开发人员。你将了解javacript与深度学结合的独特优势，掌握客户端预测与分析、图像识别、监督学、迁移学、强化学等核心概念，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模型，开发基于浏览器的交互式游戏，同时为深度学探索新的应用空间。你还可以获得深度学模型构建过程中不同问题所涉及的策略和相关的实用知识，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。本书适合对深度学感兴趣的web前端开发人员和基于node.j的开发人员阅读。

作者简介：

蔡善清（hanqing cai）
谷歌公司软件工程师，深度参与了tenorflow和tenorflow.j的开发工作。从清华大学后，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。

斯坦利比列斯奇（tanley bilechi）
谷歌公司tenorflow可用团队技术负责人，团队构建了tenorflow.j高阶api。

埃里克d. 尼尔森（eric d. nielen）
谷歌公司软件工程师，深度参与了tenorflow.j的开发工作。

弗朗索瓦肖莱（fran?oi chollet）
kera之父，tenorflow机器学框架贡献者，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。

【译者简介】

程泽
软件工程师，先后任职于amd、ibm、thoughtwork等企业，对机器学在设备端的蓬勃发展充满期待。

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