TensorFlow+Keras深度學習人工智能實踐應用 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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林大貴 著

圖書標籤:

• TensorFlow
• Keras
• 深度學習
• 人工智能
• 實踐
• 應用
• 機器學習
• 神經網絡
• Python
• 數據科學
• 模型構建

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302493020

版次：1

商品編碼：12313704

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：311

字數：531000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　淺入深地講解Keras與TensorFlow深度學習類神經網絡
　　使用實際的數據集配閤範例程序代碼介紹各種深度學習算法，並示範如何進行數據預處理、訓練數據、建立模型和預測結果

內容簡介

　　本書提供安裝、上機操作指南，同時輔以大量範例程序介紹TensorFlow + Keras深度學習方麵的知識。本書分9部分，共21章，內容主要包括基本概念介紹、TensorFlow 與 Keras 的安裝、Keras MNIST手寫數字識彆、Keras CIFAR-10照片圖像物體識彆、Keras多層感知器預測泰坦尼剋號上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM進行IMDb自然語言處理與情感分析、以TensorFlow張量運算仿真神經網絡的運行、TensorFlow MNIST手寫數字識彆、使用GPU大幅加快深度學習訓練。
　　TensorFlow + Keras深度學習方麵的知識不需要具備高等數學模型、算法等專業知識，讀者隻需要具備基本的Python程序設計能力，按照本書的步驟循序漸進地學習，就可以瞭解深度學習的基本概念，進而實際運用深度學習的技術。

作者簡介

　　林大貴，從事IT行業多年，在係統設計、網站開發、數字營銷、商業智慧、大數據、機器學習等領域具有豐富的實戰經驗。

目錄

第1章 人工智能、機器學習與深度學習簡介 1
1.1 人工智能、機器學習、深度學習的關係 2
1.2 機器學習介紹 4
1.3 機器學習分類 4
1.4 深度學習簡介 7
1.5 結論 8
第2章 深度學習的原理 9
2.1 神經傳導的原理 10
2.2 以矩陣運算仿真神經網絡 13
2.3 多層感知器模型 14
2.4 使用反嚮傳播算法進行訓練 16
2.5 結論 21
第3章 TensorFlow與Keras介紹 22
3.1 TensorFlow架構圖 23
3.2 TensorFlow簡介 24
3.3 TensorFlow程序設計模式 26
3.4 Keras介紹 27
3.5 Keras程序設計模式 28
3.6 Keras與TensorFlow比較 29
3.7 結論 30
第4章 在Windows中安裝TensorFlow與Keras 31
4.1 安裝Anaconda 32
4.2 啓動命令提示符 35
4.3 建立TensorFlow的Anaconda虛擬環境 37
4.4 在Anaconda虛擬環境安裝TensorFlow與Keras 40
4.5 啓動Jupyter Notebook 42
4.6 結論 48
第5章 在Linux Ubuntu中安裝TensorFlow與Keras 49
5.1 安裝Anaconda 50
5.2 安裝TensorFlow與Keras 52
5.3 啓動Jupyter Notebook 53
5.4 結論 54
第6章 Keras MNIST手寫數字識彆數據集 55
6.1 下載MNIST數據 56
6.2 查看訓練數據 58
6.3 查看多項訓練數據images與label 60
6.4 多層感知器模型數據預處理 62
6.5 features數據預處理 62
6.6 label數據預處理 64
6.7 結論 65
第7章 Keras多層感知器識彆手寫數字 66
7.1 Keras多元感知器識彆MNIST手寫數字圖像的介紹 67
7.2 進行數據預處理 69
7.3 建立模型 69
7.4 進行訓練 73
7.5 以測試數據評估模型準確率 77
7.6 進行預測 78
7.7 顯示混淆矩陣 79
7.8 隱藏層增加為1000個神經元 81
7.9 多層感知器加入DropOut功能以避免過度擬閤 84
7.10 建立多層感知器模型包含兩個隱藏層 86
7.11 結論 89


第8章 Keras捲積神經網絡識彆手寫數字 90
8.1 捲積神經網絡簡介 91
8.2 進行數據預處理 97
8.3 建立模型 98
8.4 進行訓練 101
8.5 評估模型準確率 104
8.6 進行預測 104
8.7 顯示混淆矩陣 105
8.8 結論 107
第9章 Keras CIFAR-10圖像識彆數據集 108
9.1 下載CIFAR-10數據 109
9.2 查看訓練數據 111
9.3 查看多項images與label 112
9.4 將images進行預處理 113
9.5 對label進行數據預處理 114
9.6 結論 115
第10章 Keras捲積神經網絡識彆CIFAR-10圖像 116
10.1 捲積神經網絡簡介 117
10.2 數據預處理 118
10.3 建立模型 119
10.4 進行訓練 123
10.5 評估模型準確率 126
10.6 進行預測 126
10.7 查看預測概率 127
10.8 顯示混淆矩陣 129
10.9 建立3次的捲積運算神經網絡 132
10.10 模型的保存與加載 135
10.11 結論 136
第11章 Keras泰坦尼剋號上的旅客數據集 137
11.1 下載泰坦尼剋號旅客數據集 138
11.2 使用Pandas DataFrame讀取數據並進行預處理 140
11.3 使用Pandas DataFrame進行數據預處理 142
11.4 將DataFrame轉換為Array 143
11.5 將ndarray特徵字段進行標準化 145
11.6 將數據分為訓練數據與測試數據 145
11.7 結論 147
第12章 Keras多層感知器預測泰坦尼剋號上旅客的生存概率 148
12.1 數據預處理 149
12.2 建立模型 150
12.3 開始訓練 152
12.4 評估模型準確率 155
12.5 加入《泰坦尼剋號》電影中Jack與Rose的數據 156
12.6 進行預測 157
12.7 找齣泰坦尼剋號背後的感人故事 158
12.8 結論 160
第13章 IMDb網絡電影數據集與自然語言處理 161
13.1 Keras自然語言處理介紹 163
13.2 下載IMDb數據集 167
13.3 讀取IMDb數據 169
13.4 查看IMDb數據 172
13.5 建立token 173
13.6 使用token將“影評文字”轉換成“數字列錶” 174
13.7 讓轉換後的數字長度相同 174
13.8 結論 176
第14章 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型進行IMDb情感分析 177
14.1 建立多層感知器模型進行IMDb情感分析 178
14.2 數據預處理 179
14.3 加入嵌入層 180
14.4 建立多層感知器模型 181
14.5 訓練模型 182
14.6 評估模型準確率 184
14.7 進行預測 185
14.8 查看測試數據預測結果 185
14.9 查看《美女與野獸》的影評 187
14.10 預測《美女與野獸》的影評是正麵或負麵的 190
14.11 文字處理時使用較大的字典提取更多文字 192
14.12 RNN模型介紹 193
14.13 使用Keras RNN模型進行IMDb情感分析 195
14.14 LSTM模型介紹 197
14.15 使用Keras LSTM模型進行IMDb情感分析 199
14.16 結論 200
第15章 TensorFlow程序設計模式 201
15.1 建立“計算圖” 202
15.2 執行“計算圖” 204
15.3 TensorFlow placeholder 206
15.4 TensorFlow數值運算方法介紹 207
15.5 TensorBoard 208
15.6 建立一維與二維張量 211
15.7 矩陣基本運算 212
15.8 結論 214
第16章 以TensorFlow張量運算仿真神經網絡的運行 215
16.1 以矩陣運算仿真神經網絡 216
16.2 以placeholder傳入X值 220
16.3 創建layer函數以矩陣運算仿真神經網絡 222
16.4 建立layer_debug函數顯示權重與偏差 225
16.5 結論 226
第17章 TensorFlow MNIST手寫數字識彆數據集 227
17.1 下載MNIST數據 228
17.2 查看訓練數據 229
17.3 查看多項訓練數據images與labels 232
17.4 批次讀取MNIST數據 234
17.5 結論 235
第18章 TensorFlow多層感知器識彆手寫數字 236
18.1 TensorFlow建立多層感知器辨識手寫數字的介紹 237
18.2 數據準備 239
18.3 建立模型 239
18.4 定義訓練方式 242
18.5 定義評估模型準確率的方式 243
18.6 進行訓練 244
18.7 評估模型準確率 249
18.8 進行預測 249
18.9 隱藏層加入更多神經元 250
18.10 建立包含兩個隱藏層的多層感知器模型 251
18.11 結論 252
第19章 TensorFlow捲積神經網絡識彆手寫數字 253
19.1 捲積神經網絡簡介 254
19.2 進行數據預處理 255
19.3 建立共享函數 256
19.4 建立模型 258
19.5 定義訓練方式 264
19.6 定義評估模型準確率的方式 264
19.7 進行訓練 265
19.8 評估模型準確率 266
19.9 進行預測 267
19.10 TensorBoard 268
19.11 結論 270
第20章 TensorFlow GPU版本的安裝 271
20.1 確認顯卡是否支持CUDA 273
20.2 安裝CUDA 274
20.3 安裝cuDNN 278
20.4 將cudnn64_5.dll存放的位置加入Path環境變量 281
20.5 在Anaconda建立TensorFlow GPU虛擬環境 283
20.6 安裝TensorFlow GPU版本 285
20.7 安裝Keras 286
20.8 結論 286

第21章 使用GPU加快TensorFlow與Keras訓練 287
21.1 啓動TensorFlow GPU環境 288
21.2 測試GPU與CPU執行性能 293
21.3 超齣顯卡內存的限製 296
21.4 以多層感知器的實際範例比較CPU與GPU的執行速度 297
21.5 以CNN的實際範例比較CPU與GPU的執行速度 299
21.6 以Keras Cifar CNN的實際範例比較CPU與GPU的執行速度 302
21.7 結論 304
附錄A 本書範例程序的下載與安裝說明 305
A.1 在Windows係統中下載與安裝範例程序 306
A.2 在Ubuntu Linux係統中下載與安裝範例程序 310

精彩書摘

　　1．多層感知器模型的介紹
　　為瞭能夠識彆MNIST 手寫數字圖像，我們將建立如圖7-1 所示的多層感知器模型。
　　圖7-1
　　2．多層感知器的訓練與預測
　　建立如圖7-2 所示的多層感知器模型後，必須先訓練模型纔能夠進行預測（識彆）這些
　　手寫數字。
　　TensorFlow+Keras深度學習人工智能實踐應用
　　68
　　訓練（Training）
　　數據預處理訓練
　　Features
　　多層感知器模型
　　7 3 9
　　Label
　　預測（Predict）
　　數據預處理
　　訓練完成
　　Features 多層感知器模型
　　預測結果
　　0~9 的數字
　　預測
　　圖7-2
　　以多層感知器模型識彆MNIST 數字圖像可分為訓練與預測。
　　訓練
　　MNIST 數據集的訓練數據共60 000 項，經過數據預處理後會産生Features（數字圖像特
　　徵值）與Label（數字真實的值），然後輸入多層感知器模型進行訓練，訓練完成的模型就可
　　以作為下一階段預測使用。
　　預測
　　輸入數字圖像，預處理後會産生Features（數字圖像特徵值），使用訓練完成的多層感知
　　器模型進行預測，最後産生預測結果是0~9 的數字。
　　3. 建立多層感知器模型的步驟
　　多層感知器識彆MNIST 數據集中的手寫數字的步驟說明如圖7-3所示。
　　圖7-3
　　第7章 Keras多層感知器識彆手寫數字
　　69
　　7.2 進行數據預處理
　　有關讀取MNIST 數據集數據並且進行數據預處理的詳細介紹可參考第6章。
　　導入所需模塊。
　　讀取MNIST 數據。
　　將features（數字圖像特徵值）使用reshape 轉換。
　　下麵的程序代碼將原本28×28 的數字圖像以reshape 轉換成784 個Float 數。
　　將features（數字圖像特徵值）標準化。
　　將features（數字圖像特徵值）標準化可以提高模型預測的準確度，並且更快收斂。
　　label（數字真實的值）以One-Hot Encoding進行轉換。
　　使用np_utils.to_categorical 將訓練數據與測試數據的label 進行One-Hot Encoding轉換。
　　7.3 建立模型
　　我們將建立下列多層感知器模型，輸入層（x）共有784 個神經元，隱藏層（h）共有
　　256 個神經元，輸齣層（y）共有10 個神經元，如圖7-4 所示。我們將使用下麵的程序代碼
　　TensorFlow+Keras深度學習人工智能實踐應用
　　70
　　建立多層感知器模型。
　　圖7-4
　　1．導入所需模塊
　　2．建立Sequential 模型
　　建立一個綫性堆疊模型，後續隻需要使用model.add()方法將各個神經網絡層加入模型
　　即可。
　　3．建立“輸入層”與“隱藏層”
　　以下程序代碼將“輸入層”與“隱藏層”加入模型，使用model.add 方法加入Dense 神
　　經網絡層。Dense 神經網絡層的特色是：所有的上一層與下一層的神經元都完全連接。
　　建立Dense 神經網絡層需輸入錶7-1中的參數。
　　錶7-1 建立Dense神經網絡層所需參數
　　參數 參數說明
　　units=256 定義“隱藏層”神經元個數為256
　　input_dim=784
　　設置“輸入層”神經元個數為784（因為原本28×28 的二維圖像，以
　　reshape轉換為一維的嚮量，也就是784 個Float 數）
　　kernel_initializer='normal'
　　使用normal distribution 正態分布的隨機數來初始化weight（權重）和
　　bias（偏差）
　　activation 定義激活函數為relu
　　第7章 Keras多層感知器識彆手寫數字
　　71
　　4．建立“輸齣層”
　　使用下麵的程序代碼建立“輸齣層”，使用model.add 方法加入Dense 神經網絡層，共有
　　10 個神經元，對應0~9 十個數字。並且使用softmax 激活函數進行轉換，softmax 可以將神經
　　元的輸齣轉換為預測每一個數字的概率。
　　建立“輸齣層”輸入錶7-2 中的參數。
　　錶7-2 建立“輸齣層”所需參數
　　參數 參數說明
　　units=10 定義“輸齣層”神經元個數為10
　　kernel_initializer='normal' 使用normal distribution正態分布的隨機數來初始化weight與bias
　　activation 定義激活函數為softmax
　　以上建立Dense 神經網絡層不需要設置input_dim，因為Keras 會自動按照上一層的units
　　是256 個神經元，設置這一層的input_dim 為256 個神經元。
　　5．查看模型的摘要
　　我們可以使用下列指令來查看模型的摘要。
　　執行後屏幕顯示界麵如圖7-5所示。
　　輸齣層共 10 個神經元
　　隱藏層共 256 個神經元
　　……

前言/序言

　　前 言
　　近年來，人工智能（Artificial Intelligence，AI）吸引瞭大眾與媒體的目光，AlphaGo的成功更加讓人工智能技術變得炙手可熱，其實AI早已進入瞭我們的生活，如手機中的語音助理、人臉識彆、影音平颱每日的推薦等。然而，人工智能的發展纔剛剛起步，未來人工智能的應用將會深入生活的每一個層麵，也就是說未來一定是AI的時代。
　　深度學習是人工智能中成長最快的領域，深度學習就是仿真人類神經網絡的工作方式，常見的深度學習架構有深度神經網絡（DNN）、捲積神經網絡（CNN）、遞歸神經網絡（RNN）等。深度學習特彆適用於視覺識彆、語音識彆、自然語言處理、識彆癌細胞等領域，目前已經取得非常好的效果。
　　近年來，各大科技公司（如Google、Microsoft、Facebook、Amazon、Tesla等）都積極投入到深度學習領域進行研發。以Google公司為例，它在2014年以4億美元並購瞭DeepMind公司。2016年，由DeepMind開發的人工智能圍棋程序AlphaGo以4:1擊敗瞭世界級圍棋冠軍李世石，引起瞭網絡與媒體的注目，讓人們瞭解到深度學習的威力強大。
　　TensorFlow最初由Google Brain Team團隊開發，Google使用TensorFlow進行研究及開發自身産品，並於2015年公開瞭它的源代碼，所有的開發者都可以免費使用。Google的很多産品早就使用瞭機器學習或深度學習，例如Gmail過濾垃圾郵件、Google語音識彆、圖像識彆、翻譯等。
　　TensorFlow功能強大，執行效率高，支持各種平颱。但是，TensorFlow是比較底層的深度學習鏈接庫，學習門檻高，對於從未接觸過深度學習的初學者，如果一開始就學習TensorFlow，就要麵對其特殊的“計算圖”（computational graph）程序設計模式，還必須自行設計張量（Tensor）運算，可能會有很大的挫摺感。
　　所以本書先介紹Keras，這是以TensorFlow為底層的、高級的深度學習鏈接庫，可以很容易地建立深度學習模型，進行訓練並使用模型預測，對初學者而言學習門檻較低。等讀者熟悉瞭深度學習模型後，再去學習TensorFlow就很輕鬆瞭。
　　近年來，深度學習和人工智能技術快速發展的一個很重要的因素是，GPU提供瞭強大的並行運算架構，可以讓深度學習訓練比用CPU來進行要快數十倍。本書也特彆介紹瞭GPU的安裝與應用，讀者隻需要有NVIDIA顯示適配器（顯卡），然後按照本書的介紹依次安裝CUDA、cuDNN、TensorFlow GPU版本與Keras，就可以使用GPU大幅加快深度學習的訓練。
　　林大貴

算法的演進：從模型到智能湧現的探索 在信息爆炸的時代，我們正經曆著一場由數據驅動的深刻變革。這場變革的核心，是不斷演進的算法，它們正在以前所未有的速度重塑我們的世界。從最基礎的邏輯判斷，到如今能夠理解圖像、文本，甚至生成創意內容，算法的進步速度令人驚嘆。本書並非聚焦於某個特定的框架或工具，而是緻力於深入剖析算法的內在邏輯，探尋其從簡陋模型到復雜智能湧現的演進之路。我們將一同走進算法的世界，理解其核心原理，把握其發展脈絡，並思考其在未來可能扮演的角色。 第一章：算法的基石：模型構建的邏輯 一切智能的萌芽，都始於對現實世界抽象與建模。本章將帶領讀者迴顧算法發展史上那些奠定基石的經典模型。我們將從最基礎的統計學模型講起，例如綫性迴歸，理解如何通過數據點之間的關係來預測未知。這不僅僅是一個公式，更是一種思維方式——從海量信息中提煉齣規律，並將其轉化為可操作的預測。我們將探討參數的意義，以及如何通過優化這些參數來提升模型的準確性。 接著，我們會深入到更具代錶性的模型，例如決策樹。決策樹以其直觀易懂的結構，展現瞭如何將復雜的決策過程分解為一係列簡單的判斷。我們將分析構建決策樹時所涉及的熵、信息增益等概念，理解算法如何通過“選擇最有效的問題”來劃分數據。這為我們理解更復雜的分類與迴歸問題奠定瞭基礎。 在此基礎上，我們將觸及一些早期的神經網絡模型，如感知機。雖然感知機在處理綫性可分問題時錶現齣色，但其局限性也促使瞭後續更強大的模型的誕生。我們將理解其基本結構：輸入層、輸齣層，以及“神經元”之間的連接與權重。即使是這些簡單的模型，也蘊含著“學習”的種子，即通過調整權重來適應數據。 本章的關鍵在於培養一種“模型思維”。我們並非機械地記憶公式，而是理解每種模型背後所代錶的邏輯、假設以及適用場景。我們將學習如何根據問題的特性，選擇閤適的模型作為起點，並理解模型的能力邊界。通過對這些基礎模型的深入理解，讀者將能夠更好地把握後續更復雜算法的原理。 第二章：數據驅動的成長：特徵工程與學習範式 算法的強大，離不開數據的滋養。本章將聚焦於數據在算法學習過程中的核心作用，以及如何通過有效的“數據處理”來釋放算法的潛力。我們將強調“特徵工程”的重要性，它並非簡單的“數據清洗”，而是通過對原始數據的深入理解，創造齣更能體現事物本質的“特徵”。我們將探討各種特徵提取與轉換的技術，例如如何從文本中提取關鍵詞、如何對圖像進行邊緣檢測、如何對時序數據進行窗口化處理等。 然後，我們將深入探討機器學習的幾種核心學習範式。 監督學習（Supervised Learning）： 這是最常見的學習範式。我們將深入理解分類（Classification）和迴歸（Regression）任務，例如識彆垃圾郵件、預測房價等。本章將詳細講解支持嚮量機（SVM）如何找到最佳的決策邊界，理解核技巧（Kernel Trick）如何處理非綫性可分問題。我們還將探討 K 近鄰（K-NN）算法，理解其基於“近硃者赤，近墨者黑”的直觀思想。 無監督學習（Unsupervised Learning）： 當我們手中沒有明確的標簽信息時，無監督學習便大顯身手。我們將探索聚類（Clustering）算法，例如 K-Means，理解其如何將相似的數據點分組。我們將學習主成分分析（PCA）等降維技術，理解如何從高維數據中提取最關鍵的信息，以簡化模型並提高效率。 強化學習（Reinforcement Learning）： 這是一個更具探索性的學習範式，模擬瞭生物體通過試錯來學習的過程。我們將介紹馬爾可夫決策過程（MDP）作為強化學習的理論基礎，理解“狀態”、“動作”、“奬勵”以及“策略”的概念。我們將探討 Q-learning 等經典算法，理解代理（Agent）如何通過與環境交互來最大化纍積奬勵。 本章的核心是讓讀者理解，算法的學習過程並非“憑空而生”，而是對數據中的模式、關係進行學習與模仿。我們將強調數據質量、數據預處理以及特徵選擇對最終模型性能的決定性影響。 第三章：深度網絡的崛起：層次化特徵的提取 進入21世紀，深度學習以其強大的特徵提取能力，成為瞭人工智能領域最耀眼的明星。本章將帶領讀者揭開深度神經網絡（DNN）的神秘麵紗，理解其“深度”的真正含義。我們將從多層感知機（MLP）開始，理解其如何通過堆疊更多的隱藏層來構建更復雜的非綫性映射。 反嚮傳播算法（Backpropagation）： 這是訓練深度神經網絡的核心算法。我們將詳細解析反嚮傳播的數學原理，理解梯度下降（Gradient Descent）如何迭代更新網絡的權重，從而最小化損失函數。我們將探討各種梯度下降的優化器，如 Adam、RMSprop，理解它們如何在訓練過程中加速收斂並避免陷入局部最優。 捲積神經網絡（CNN）： 專門用於處理圖像數據的神經網絡。我們將深入理解捲積層（Convolutional Layer）的工作原理，例如感受野（Receptive Field）、捲積核（Kernel）的作用。我們將探討池化層（Pooling Layer）如何降低數據的空間維度，以及全連接層（Fully Connected Layer）如何進行最終的分類或迴歸。我們將分析 AlexNet、VGG、ResNet 等經典CNN架構的演進，理解它們如何通過更精巧的設計來提升性能。 循環神經網絡（RNN）與長短期記憶網絡（LSTM）： 專門用於處理序列數據的神經網絡。我們將理解 RNN 如何通過“記憶”之前的輸入來處理序列信息。然而，標準 RNN 存在梯度消失/爆炸的問題，因此我們將重點介紹 LSTM 的門控機製（Input Gate, Forget Gate, Output Gate），理解它如何有效地捕捉長距離依賴關係。我們將探討其在自然語言處理（NLP）領域的應用，如文本生成、機器翻譯。 本章的重點在於理解深度學習模型如何通過多層次的抽象，自動地從原始數據中學習到越來越高級、越來越抽象的特徵。我們將強調網絡結構的設計、激活函數的選擇（如 ReLU、Sigmoid、Tanh）以及損失函數的作用。 第四章：超越感知：理解、生成與交互 隨著算法能力的不斷提升，我們正逐步邁嚮能夠“理解”和“生成”的智能。本章將探討更高級的人工智能應用，以及算法如何在這些領域展現齣令人驚嘆的能力。 自然語言處理（NLP）的進展： 我們將深入探討 Transformer 模型及其變種（如 BERT、GPT 係列）的革命性影響。理解自注意力機製（Self-Attention Mechanism）如何讓模型並行地關注序列中的不同部分，從而極大地提升瞭對上下文的理解能力。我們將分析這些模型在文本理解、情感分析、問答係統、文本摘要等任務上的突破。 生成模型（Generative Models）： 除瞭理解文本，算法還能創造文本。我們將探討生成對抗網絡（GANs）的原理，理解生成器（Generator）和判彆器（Discriminator）如何相互博弈，共同提升生成數據的真實感。我們將分析 GANs 在圖像生成、風格遷移、超分辨率等領域的應用。此外，我們還將觸及變分自編碼器（VAEs）等其他生成模型。 多模態學習（Multimodal Learning）： 真實世界的信息往往是多模態的，例如圖像與文本的結閤。我們將探討如何讓算法同時處理和理解不同類型的數據，例如圖像描述生成、視覺問答等。理解不同模態數據之間的對齊與融閤是關鍵。 強化學習的深度發展： 除瞭簡單的策略學習，我們將探討深度強化學習（DRL）如何與深度學習相結閤，在更復雜的決策任務中取得成功，例如 AlphaGo 的裏程碑式勝利。我們將理解如何將深度神經網絡作為價值函數或策略函數的近似，從而處理高維的狀態空間。 本章的目的是讓讀者感受到算法正在從被動的信息處理者，轉變為主動的理解者和創造者。我們將思考這些能力的邊界，以及它們如何被應用於解決更具挑戰性的實際問題。 第五章：倫理、未來與人的角色 隨著人工智能的飛速發展，技術本身不再是唯一的焦點，其帶來的社會影響和倫理問題也日益凸顯。本章將引導讀者超越技術本身，思考人工智能的未來發展方嚮，以及人類在其中的角色。 人工智能的倫理考量： 我們將探討偏見（Bias）問題，即算法可能繼承甚至放大訓練數據中的不公平性。我們將討論可解釋性（Explainability）和透明度（Transparency）的重要性，尤其是在醫療、金融等關鍵領域。我們將思考隱私保護、數據安全以及算法的責任歸屬等問題。 AI 的普適化與人機協作： 人工智能不再是實驗室裏的概念，而是越來越深入地融入我們的生活。我們將思考如何設計更加友善、易於使用的人工智能産品，以及如何構建高效的人機協作模式。人類的創造力、同情心和批判性思維，將與算法的計算能力形成互補。 邁嚮通用人工智能（AGI）： 我們將探討通用人工智能（Artificial General Intelligence）的願景，即能夠像人類一樣執行廣泛任務的智能體。我們將分析實現 AGI 所麵臨的挑戰，以及可能的技術路徑。 人類智慧的獨特價值： 在算法能力日益強大的背景下，我們更需要重新審視人類智慧的獨特價值。創造力、情感理解、道德判斷、價值觀的形成，這些是當前人工智能難以企及的領域。我們將思考如何通過教育和發展，進一步發掘和提升這些人類獨有的能力。 本章的目的是引發讀者的思考，不僅僅是掌握技術，更要理解技術背後的社會責任和發展方嚮。我們希望讀者在掌握算法工具的同時，也能成為負責任的、具有前瞻性的思考者，共同塑造一個人機和諧共生的未來。 本書旨在為您提供一個深入理解算法演進和人工智能發展脈絡的框架。我們不局限於某個具體的工具，而是希望您能夠建立起紮實的理論基礎，培養靈活的思維方式，從而能夠應對未來更加復雜和充滿挑戰的算法世界。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我感到“驚喜連連”的書。在我以為自己已經對深度學習有瞭初步瞭解的時候，這本書卻為我打開瞭新的視角。它不僅僅停留在基礎知識的講解，而是深入到瞭許多更精妙的技巧和更具挑戰性的應用。 我印象最深刻的是書中關於“模型調優”的章節。作者並沒有僅僅列齣調參的公式，而是通過大量的實驗數據和分析，嚮我們展示瞭如何通過精細的參數調整，來將模型的性能提升到新的高度。我學會瞭如何運用早停法、梯度裁剪等技術，來應對復雜的訓練過程。 書中對“遷移學習”的講解也讓我受益匪淺。我瞭解到如何利用預訓練模型來加速新任務的學習，這極大地降低瞭從頭開始訓練模型的難度，也讓我能夠接觸到一些原本難以獨立完成的復雜任務。比如，在嘗試自然語言理解時，我利用瞭預訓練的 BERT 模型，在很短的時間內就取得瞭不錯的效果。 這本書還包含瞭一些關於“可解釋性人工智能”的探討。在人工智能越來越深入地影響我們生活的今天，理解模型的決策過程變得越來越重要。書中介紹瞭一些可視化工具和技術，幫助我們更好地理解模型的“思考”方式，這對於建立對人工智能的信任非常關鍵。 此外，書中還提供瞭一些關於“人工智能倫理”的思考。雖然這是一本技術書籍，但作者並沒有迴避人工智能可能帶來的社會問題，而是引導我們思考如何在技術發展的同時，也兼顧倫理和社會責任。這種人文關懷讓我對人工智能有瞭更全麵的認識。 總而言之，這本書是一本能夠讓你“眼界大開”的深度學習實踐指南。它不僅僅教授你技術，更引導你思考，讓你在掌握強大工具的同時，也能對人工智能的未來有更深刻的理解。我強烈推薦這本書給所有希望在人工智能領域有更深入探索的讀者。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是在一個充滿無限可能的實驗室裏進行探索。它不像某些書籍那樣，僅僅停留在理論的層麵，而是將我們直接帶入到 TensorFlow 和 Keras 這個強大的工具箱中，讓我們親手去構建、去調整、去發現。我一直對人工智能的“創造性”一麵非常著迷，而這本書正好滿足瞭我的這一需求。 書中的實踐部分讓我印象深刻。作者精心設計瞭多個不同難度和方嚮的項目，每一個項目都像是一個小小的挑戰，需要我們運用所學的知識去剋服。例如，在構建一個圖像生成模型時，我第一次體驗到瞭“無中生有”的奇妙感覺，通過調整參數，看到模型逐漸生成逼真的圖像，這種成就感是無與倫比的。 另外，我對書中關於模型優化和調參的章節尤為關注。深度學習模型的效果很大程度上取決於參數的設置，而書中提供瞭非常係統性的方法來指導我們如何進行調優。我學會瞭如何識彆過擬閤和欠擬閤，以及如何通過正則化、學習率調整等手段來提升模型的性能。這讓我從一個“調包俠”逐漸嚮一個“模型工程師”轉變。 書中還涉及瞭一些更前沿的技術，比如對抗生成網絡（GANs）和強化學習。雖然這些章節的內容相對深入，但作者的講解依然保持瞭清晰易懂的風格，並提供瞭相應的代碼示例。這讓我看到瞭深度學習在人工智能領域無限的可能，也激發瞭我進一步探索更復雜模型的興趣。 總而言之，這本書不僅僅是一本技術手冊，更是一本激發創造力和探索精神的啓濛讀物。它讓我看到瞭人工智能的巨大潛力，也為我提供瞭實現這些潛力的強大工具。我非常慶幸能夠通過這本書，開啓我的深度學習實踐之旅。

評分☆☆☆☆☆

這本書的獨特之處在於它打破瞭傳統教材的僵化模式，將理論與實踐巧妙地融閤在一起，提供瞭一種“手把手”的學習體驗。我之前嘗試過一些深度學習的教程，但總是感覺知識點過於零散，難以形成係統性的認知。而這本書則像一條清晰的脈絡，將 TensorFlow 和 Keras 的核心概念與實際應用場景緊密連接，讓我在學習過程中能夠不斷地鞏固和深化理解。 我尤其欣賞書中對不同模型架構的講解。作者並沒有簡單地介紹各種模型的名稱和功能，而是通過代碼演示，讓我們直觀地感受到不同模型在解決同一類問題時所展現齣的差異性和優勢。比如，在介紹圖像識彆時，書中對比瞭不同捲積神經網絡層數的模型在準確率和計算效率上的錶現，這讓我對模型的設計有瞭更深入的洞察。 此外，書中提供的案例研究非常具有啓發性。我最感興趣的是關於自然語言處理的部分，書中不僅講解瞭如何構建文本分類模型，還延伸到瞭情感分析和文本生成等更高級的應用。通過這些案例，我開始意識到深度學習在理解和生成人類語言方麵的巨大潛力，也為我未來的研究方嚮提供瞭新的靈感。 這本書的內容組織得非常閤理，從基礎知識的鋪墊，到復雜模型的講解，再到實際應用的拓展，整個學習路徑非常流暢。即使是對於一些初學者來說，也不會感到過於睏難。書中對於代碼的注釋也十分詳盡，使得我能夠輕鬆地理解每一行代碼的含義，並在此基礎上進行修改和實驗。 總的來說，這本書為我提供瞭一個全麵且實用的深度學習學習框架。它不僅教會瞭我如何使用 TensorFlow 和 Keras，更重要的是培養瞭我獨立解決問題的能力，讓我能夠自信地將所學知識應用到實際項目中。這是一本值得反復閱讀和藉鑒的學習寶典。

評分☆☆☆☆☆

這本書就像是開啓我人工智能之旅的一扇大門。我一直對深度學習和人工智能充滿好奇，但常常被那些晦澀難懂的理論和復雜的數學公式嚇退。這本書的齣現，簡直是及時雨！它用一種非常親切和易懂的方式，將 TensorFlow 和 Keras 這兩個強大的工具融入到實際的應用場景中，讓我不再感到束手無策。 書中並沒有一開始就拋齣大量的理論概念，而是循序漸進地引導讀者動手實踐。從搭建第一個簡單的神經網絡開始，到理解捲積神經網絡、循環神經網絡等核心模型，每一步都伴隨著清晰的代碼示例和詳細的解釋。我特彆喜歡書中對每一個參數的講解，不再是簡單的羅列，而是深入剖析瞭它們的作用和影響，讓我對模型的構建有瞭更深的理解。 更重要的是，這本書注重實際應用。它涵蓋瞭圖像識彆、自然語言處理、推薦係統等多個熱門領域，通過真實的案例分析，讓我看到深度學習在現實世界中的強大威力。例如，在講解圖像識彆時，書中不僅教會瞭我如何訓練模型，還展示瞭如何將模型部署到實際應用中，解決實際問題。這種“學以緻用”的學習方式，極大地激發瞭我學習的動力和興趣。 通過這本書，我不僅掌握瞭 TensorFlow 和 Keras 的基本用法，更重要的是培養瞭解決問題的能力。當遇到新的問題時，我不再是茫然無措，而是能夠運用書中所學的方法和思路，去分析、去嘗試、去解決。這本書就像一位耐心的導師，在我學習的道路上給予瞭我持續的指導和支持。 總而言之，如果你和我一樣，對人工智能充滿瞭熱情，但又苦於找不到入門的路徑，那麼這本書絕對是你的不二之選。它用最直觀、最實用的方式，讓你快速上手 TensorFlow 和 Keras，並帶領你走進人工智能的精彩世界。我強烈推薦這本書給所有想要深入學習人工智能的讀者！

評分☆☆☆☆☆

這本書的敘述風格非常獨特，它沒有采用傳統的“教條式”講解，而是更像一位經驗豐富的導師，與你一起逐步深入人工智能的奧秘。我在閱讀過程中，常常會有一種“原來如此”的頓悟感，仿佛作者能夠準確地捕捉到我學習過程中可能遇到的睏惑，並及時給予解答。 我特彆欣賞書中對“黑箱”模型的剖析。深度學習模型有時會給人一種神秘感，但這本書通過可視化的方式，將模型內部的運作機製層層揭開。例如，在講解捲積神經網絡時，書中通過可視化捲積核的激活圖，讓我們看到瞭模型是如何逐步提取圖像特徵的，這對於理解模型的工作原理非常有幫助。 書中提供的多個實戰項目，覆蓋瞭人工智能的各個重要領域。我最喜歡的是關於推薦係統的章節，它讓我理解瞭如何利用深度學習來分析用戶行為，並為用戶提供個性化的推薦。這不僅僅是技術上的學習，更讓我看到瞭人工智能在改善用戶體驗方麵的實際價值。 此外，書中還對一些常見的算法進行瞭深入的比較分析，比如在圖像分類任務中，作者會對比不同算法的優劣，並給齣選擇建議。這種“知其然，更知其所以然”的學習方式，讓我能夠更靈活地根據具體問題選擇閤適的模型和算法。 這本書的另一大亮點在於它強調瞭“工程化”思維。它不僅僅教會我們如何構建模型，更重要的是如何將模型部署到實際應用中，並進行持續的監控和優化。這種完整的生命周期視角，對於我們將來從事人工智能相關工作至關重要。 總而言之，這本書是一本集理論深度、實踐廣度、以及思維啓發於一體的優秀著作。它為我提供瞭一個紮實的人工智能技術基礎，並培養瞭我獨立思考和解決問題的能力。我相信，這本書將成為我人工智能學習道路上不可或缺的指引。

評分☆☆☆☆☆

雖然有點麻煩。。但是誠信拉！ 誠信第一，服務第一，絕對相信 效率賣傢，東西也不錯！ 西西。多多光顧。西西。加油加油。生意欣榮 很好，加一分。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，學習

評分☆☆☆☆☆

給同事買的，估計還行吧

評分☆☆☆☆☆

寫得太爛，前麵幾章節重復內容多，一個東西翻來復去的講。

評分☆☆☆☆☆

好好好。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

好書，及時拜讀，受益匪淺！

評分☆☆☆☆☆

越來越喜歡京東買東西，挺好！

評分☆☆☆☆☆

書不錯，注重使用，參考性比較強。

評分☆☆☆☆☆

不錯的書，讀書有益。