Learning TensorFlow. A guide to

Learning TensorFlow. A guide to building Deep Learning systems (2017)
Авторы: Tom Hope, Yehezkel S. Resheff, Itay Lieder
Количество страниц: 242

#book@proglib

Нейронные сети, обученные большими наборами данных, могут решать сложные задачи с беспрецендентной точностью. Эта книга содержит исчерпывающее руководство по TensorFlow, ведущей библиотеке с открытым исходным кодом, которая помогает строить и обучать нейронные сети для компьютерного зрения, обработки естесственного языка, распознавания речи и общей прогностической аналитики.

После прочтения книги вы:
Начнете работать с TensorFlow быстро и эффективно;
Сможете создавать модели глубокого обучения с нуля;
Узнаете о популярных моделях глубокого обучения для компьютерного зрения и НЛП;
Сможете масштабировать TensorFlow и использовать кластеры для распределённого обучения модели;
Научитесь использовать TensorFlow в производстве реальных продуктов.

Достоинства:
Хорошая структурированность;
Актуальность материала;
Все примеры кода выложены на GitHub.

Недостатки:
Для комфортного чтения необходимы глубокие знания математики.

Learning TensorFlow.pdf

13.3 МБ
Скачать книгу

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *