TensorFlow este o bibliotecă open-source de învățare profundă, dezvoltată și întreținută de Google. Oferă programarea fluxului de date care efectuează o serie de sarcini de învățare automată. A fost construit pentru a rula pe mai multe procesoare sau GPU-uri și chiar sisteme de operare mobile și are mai multe pachete în limbi precum Python, C ++ sau Java.
Iată o listă a celor mai importante 10 cărți pentru fluxul tensorial care ar trebui să facă parte din orice bibliotecă pentru începători până la învățare profundă avansată / învățare automată Scienctists Learners.
1) Aflați TensorFlow 2.0: Implementați modele Machine Learning și Deep Learning cu Python
Learn TensorFlow este o carte scrisă de Pramod Singh și Avish Manure. Cartea începe prin introducerea cadrului TensorFlow 2.0 și a modificărilor majore de la ultima sa versiune. Cartea se concentrează, de asemenea, pe construirea de modele de învățare automată supravegheate folosind TensorFlow.
Cartea ne învață, de asemenea, cum puteți construi modele folosind estimatori ai clienților. De asemenea, veți învăța cum să utilizați TensorFlow pentru a construi modele de învățare automată și de învățare profundă. Tot codul dat în această carte va fi disponibil sub formă de scripturi executabile la Github.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon2) Învățare profundă avansată cu TensorFlow 2 și Keras
Advanced Deep Learning cu TensorFlow 2 și Keras este o carte scrisă de Rowel Atienza. Cartea vă învață câteva tehnici avansate de învățare profundă disponibile astăzi.
Această carte vă învață și despre învățarea profundă, învățarea nesupravegheată folosind informații reciproce, detectarea obiectelor (SSD). Cartea arată, de asemenea, cum să creați AI eficient cu cele mai moderne tehnici. În această carte, veți afla despre GAN-uri și cum pot debloca noi niveluri de performanță AI.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon3) Tensorflow în 1 zi
Tensorflow in 1 Day este o carte scrisă de Krishna Rungta. Cartea vă învață acest subiect complex într-o limbă engleză ușor de înțeles. Are un grafic fantastic, caracteristică de calcul. Îi ajută pe cercetătorul de date să-și vizualizeze rețeaua neuronală proiectată folosind TensorBoard.
Cartea acoperă subiecte precum Ce este învățarea profundă ?, Învățarea automată vs. Învățarea profundă, Ce este TensorFlow? Și subiecte avansate precum Jupyter Notebook, Tensorflow pe AWS și multe altele.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon4) TinyML: învățare automată cu TensorFlow Lite pe Arduino și microcontrolere cu putere foarte mică
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite este o carte scrisă de Pete Warden și Daniel Situnayke. Cu această carte de referință practică de învățare, veți intra în domeniul TinyML. Cartea acoperă învățarea profundă, iar sistemele încorporate se combină pentru a face posibile lucruri uimitoare cu dispozitivele mici.
Această carte este ideală pentru dezvoltatorii de software și hardware care doresc să construiască sisteme încorporate folosind învățarea automată.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon5) Prelucrarea limbajului natural cu TensorFlow
Prelucrarea limbajului natural cu TensorFlow este o carte scrisă de Hushan Ganegedara. În această carte, veți învăța, de asemenea, cum să aplicați modele RNN de înaltă performanță, celule de memorie pe termen scurt (LSTM), la sarcinile NLP. De asemenea, veți putea explora traducerea automată neuronală și implementa un traducător automat neuronal.
După ce citiți această carte, veți înțelege despre tehnologia NLP. De asemenea, veți putea aplica TensorFlow în aplicații NLP de învățare profundă și cum să efectuați sarcini NLP specifice.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon6) Proiecte TensorFlow Machine Learning
TensorFlow Machine Learning Projects este o carte scrisă de Ankit Jain, Armando Fandango și Amita Kapoor. Această carte învață, de asemenea, cum să construiți proiecte avansate. De asemenea, veți putea aborda provocările comune utilizând bibliotecile din ecosistemul TensorFlow.
Această carte vă învață, de asemenea, cum puteți construi proiecte în diferite domenii din lumea reală, codificatoare automate, sisteme de recomandare, învățare prin întărire etc. Până la sfârșitul acestei cărți de referință, veți obține expertiza necesară pentru a construi proiecte de învățare automată.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon7) Viziune computerizată practică cu TensorFlow 2
Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 este o carte scrisă de Benjamin Planche și Eliot Andres. Această carte vă va ajuta să explorați cadrul open-source Google pentru învățarea automată. De asemenea, veți înțelege cum să beneficiați de utilizarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pentru sarcini vizuale.
Cartea începe cu fundamentele viziunii computerizate și ale învățării profunde. Cartea vă învață, de asemenea, cum să construiți o rețea neuronală de la zero. Cartea vă ajută să învățați cum să clasificați imaginile cu soluții moderne, cum ar fi Inception și ResNet, și să extrageți conținut specific utilizând metoda You Only Look Once (YOLO).
La sfârșitul acestei cărți de materiale de studiu, veți avea atât înțelegerea teoretică, cât și abilitățile practice. De asemenea, vă ajută să rezolvați probleme avansate de viziune pe computer.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon8) Pro Deep Learning cu TensorFlow
Pro Deep Learning with TensorFlow este o carte scrisă de Santanu Pattanayak. De asemenea, veți putea înțelege înțelegerea și intuiția matematică. Vă ajută să inventați noi arhitecturi și soluții de învățare profundă pe cont propriu.
Cartea oferă expertiză practică, astfel încât să puteți învăța învățarea profundă de la zero. Această carte TensorFlow vă va permite să vă grăbiți rapid folosind TensorFlow. Vă ajută să optimizați diferite arhitecturi de învățare profundă.
Cartea acoperă multe concepte practice de învățare profundă care sunt relevante în orice industrie sunt subliniate în această carte. Codul dat în acest material de referință este disponibil sub formă de caiete și scripturi iPython.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon9) Învățare profundă practică pentru cloud, mobil și Edge
Practical Deep Learning for Cloud, Mobile și Edge este o carte scrisă de Anirudh Koul, Siddha Ganju și Meher Kasam. Această carte vă învață cum să creați aplicații practice de învățare profundă pentru cloud, mobile, browsere.
Cartea vă învață procesul de transformare a unei idei în ceva pe care oamenii din lumea reală îl pot folosi. Această carte vă învață, de asemenea, cum puteți dezvolta inteligența artificială pentru o serie de dispozitive, inclusiv Raspberry Pi și Google Coral. Veți primi, de asemenea, multe sfaturi practice pentru maximizarea preciziei și vitezei modelului.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon10) Învățarea profundă: abordarea unui practicant
Deep Learning este o carte scrisă de Josh Patterson și Adam Gibson. Acest ghid practic nu numai că oferă cele mai practice informații disponibile pe această temă. De asemenea, vă ajută să începeți să construiți rețele de învățare profundă eficiente.
Veți afla despre teoria învățării profunde înainte de a introduce Deeplearning4j (DL4J) open-source. Este o bibliotecă pentru dezvoltarea fluxurilor de lucru din clasa de producție. Folosind exemple din lumea reală, veți învăța cu ușurință metode și strategii.
Verificați cele mai recente prețuri și recenzii ale utilizatorilor pe Amazon