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人工智能应用基础(TensorFlow版)


作者:
王新强 盛鸿宇
定价:
49.50元
ISBN:
978-7-04-054521-0
版面字数:
360.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2020-09-25
读者对象:
高等职业教育
一级分类:
计算机大类
二级分类:
计算机类
三级分类:
计算机应用技术

TensorFlow是一个流行且非常灵活的深度学习框架,它的出现降低了人工智能时代的入门门槛,提高了开发效率。本书针对TensorFlow 2x版本编写,基于工作过程进行系统化的体例设计,采用理论知识结合项目实例的形式,由浅入深地介绍TensorFlow深度学习框架的原理、特性、编程技巧和应用方法。本书包含深度学习的入门知识和大量实践经验,内容通俗易懂,书中省略了烦琐的数学模型推导,从实际应用问题出发,案例丰富,实用性强。

本书配套的数字课程在“智慧职教”(www.icve.com.cn)平台上线,读者可登录平台学习,授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程,详见“智慧职教服务指南”。此外,本书还提供了其他丰富的数字化课程教学资源,包括微课视频、电子课件(PPT)、实训案例、资源文件及源代码等,教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取。

本书既可作为高等职业院校人工智能课程的教材,也可供想快速上手TensorFlow、了解深度学习技术及应用的人员参考。

  • 前辅文
  • 单元1 深度学习与TensorFlow框架
    • 引例描述
    • 任务1-1 人工智能概述
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 1.1 人工智能、机器学习与深度学习
        • 1.2 深度学习入门方法
        • 1.3 主流的人工智能服务平台
        • 1.4 深度学习的应用
      • 任务实施
      • 任务拓展:基于Face++和Python编程实现年龄、性别分析
      • 项目实训:百度AI开放平台实现情感倾向分析
    • 任务1-2 深度学习TensorFlow框架
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 1.5 TensorFlow简介
        • 1.6 TensorFlow框架与其他深度学习框架对比
        • 1.7 TensorFlow环境搭建
      • 任务实施
      • 任务拓展:使用Anaconda开发环境实现基础编程
      • 项目实训:使用PyCharm开发环境实现基础编程
    • 单元小结
  • 单元2 TensorFlow搭建神经网络
    • 引例描述
    • 任务2-1 TensorFlow基础知识
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 2.1 基础语法
        • 2.2 监督学习与非监督学习
        • 2.3 训练及优化网络模型
      • 任务实施
      • 任务拓展:对指定数据进行线性回归预测
      • 项目实训:非线性回归
    • 任务2-2 服装服饰智能分拣
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 2.4 数据集
      • 任务实施
      • 任务拓展:搭建多层神经网络实现服装服饰智能分拣
      • 项目实训:手写数字识别
    • 单元小结
  • 单元3 卷积神经网络
    • 引例描述
    • 任务3-1 卷积神经网络的概念
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 3.1 卷积神经网络概念
        • 3.2 经典卷积神经网络模型
        • 3.3 CIFAR-10数据集简介
      • 任务实施
      • 任务拓展:使用卷积神经网络实现猫狗分类
      • 项目实训:卷积神经网络实现手写数字识别
    • 任务3-2 人脸识别
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 3.4 人脸识别简介
        • 3.5 人脸识别流程
      • 任务实施
      • 任务拓展:使用face_recognition模块快速实现人脸识别
      • 项目实训:人脸情绪识别
    • 单元小结
  • 单元4 神经网络可视化
    • 引例描述
    • 任务4 PlayGround可视化和TensorBoard可视化
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 4.1 PlayGround可视化
        • 4.2 TensorBoard可视化
      • 任务实施
      • 任务拓展:手写数字高维向量生成PROJECTOR文件
      • 项目实训:监控人脸识别身份认证神经网络运行状态指标
    • 单元小结
  • 单元5 循环神经网络
    • 引例描述
    • 任务5-1 循环神经网络简介
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 5.1 循环神经网络概念
        • 5.2 长短时记忆网络模型
        • 5.3 循环神经网络发展
      • 任务实施
      • 任务拓展:采用双向RNN模型预测文本分类
      • 项目实训:使用单层双向循环神经网络模型预测文本分类
    • 任务5-2 自然语言处理
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 5.4 自然语言处理
      • 任务实施
      • 任务拓展:可视化分析网络模型
      • 项目实训:检索学习的嵌入
    • 单元小结
  • 单元6 自编码与强化学习
    • 引例描述
    • 任务6-1 自编码
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 6.1 自编码的概念
        • 6.2 自编码的分类
      • 任务实施
      • 项目实训:自编码实现服装服饰智能分拣
    • 任务6-2 强化学习
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 6.3 强化学习的概念
        • 6.4 强化学习的特点
        • 6.5 强化学习的应用
      • 任务实施
      • 任务拓展:基于ε-greedy方法实现强化学习走迷宫
      • 项目实训:强化学习解决CartPole
    • 单元小结
  • 单元7 TensorFlow高层封装
    • 引例描述
    • 任务7 Keras
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 7.1 Keras简介
        • 7.2 Keras应用
      • 任务实施
      • 任务拓展:使用Keras搭建神经网络实现性别、情绪识别
      • 项目实训:搭建Keras神经网络破解网站验证码
    • 单元小结
  • 单元8 TensorFlow生态体系
    • 引例描述
    • 任务8-1 TensorFlow.js
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 8.1 TensorFlow.js简介
        • 8.2 TensorFlow.js应用
        • 8.3 TensorFlow.js基本组件
      • 任务实施
      • 任务拓展:TensorFlow.js实现手写数字识别
      • 项目实训:TensorFlow.js实现人体姿态评估
    • 任务8-2 TensorFlow Lite
      • 任务陈述
      • 知识准备
        • 8.4 TensorFlow Lite简介
        • 8.5 TensorFlow Lite应用
        • 8.6 TensorFlow Lite基础入门
      • 任务实施
      • 任务拓展:TensorFlow Lite iOS图像分类识别
      • 项目实训:TensorFlow Lite实现智能回复机器人
    • 单元小结
  • 参考文献

相关图书