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TensorFlow全栈开发工程实践:做一个全智全能算法工程师 版权信息
- ISBN：9787522615950
- 条形码：9787522615950 ; 978-7-5226-1595-0
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
TensorFlow全栈开发工程实践:做一个全智全能算法工程师 本书特色
本书适合有计算机专业和数学专业背景的初、中级开发者阅读，以便快速掌握和驾驭人工智能全栈技术，也适合作为在职人工智能模型开发人员查询时使用的手册级工具用书，还适合作为中职学校、高等院校及培训机构计算机人工智能和大数据等相关专业的教学用书。
TensorFlow全栈开发工程实践:做一个全智全能算法工程师 内容简介
本书共分为 8 章，主要内容包括与人工智能相关的数学知识，Python 语言所特有的语法和技巧，Docker 模型透明无缝地发布的实现，业界优秀的 Git 代码版本管理工具，模型开发环境的配置，高级人工智能开发工程师常用的 IDE 开发工具，经典神经网络模型的剖析和分解，RPC 远程调用的实现，训练样本的序化组织结构TFRecord，模型的训练、保存和封装发布，模型训练的 GPU 配置和机制策略的部署，模型从训练到发布的完整示例等。
TensorFlow全栈开发工程实践:做一个全智全能算法工程师 目录
第1章 烂熟于心的基础知识
1.1 快速恶补必要的数学知识
1.1.1 线性代数提供了一种看待世界的抽象视角
1.1.2 概率论用面积度量世界万物的存在
1.1.3 微积分运算解决了一定条件下直线到曲线的矛盾
1.1.4 信息论的产物：交叉熵
1.2 Python语言没有你想象的那样简单
1.2.1 Python模块的导入和引用
1.2.2 Python中那些奇怪符号的用法
1.2.3 仅Python才有的神奇代码
1.2.4 Python代码 综合案例
1.3 选择TensorFlow 1.X还是2.X的理由
1.3.1 TensorFlow概述
1.3.2 TensorFlow 1.X与TensorFlow 2.X的区别
1.3.3 TensorFlow 1.X和TensorFlow 2.X的手写数字识别
本章小结
第2章 模型工程化 的技能
2.1 模型转换为云服务的桥梁：Docker
2.1.1 映像、容器和隔离
2.1.2 Docker Compose
2.1.3 大规模使用Docker
2.2 Git版本管理系统
2.2.1 安装Git
2.2.2 搭建代码数据仓库
2.2.3 Git的流行仅因为多了一个“分支”
2.2.4 删除文件、文件重命名、去除提交和恢复文件
2.2.5 远程版本管理
2.2.6 Git版本合并容错
本章小结
第3章 TensorFlow的安装和配置
3.1 Windows开发环境的配置
3.1.1 Anaconda
3.1.2 CUDA和cuDNN
3.1.3 PyCharm
3.2 Linux开发环境的配置
3.2.1 Virtualenv和Docker
3.2.2 Jupyter NoteBook
3.2.3 Vim
3.3 Python常用的科学计算和机器学习库
3.3.1 NumPy
3.3.2 Matplotlib
3.3.3 Pandas
3.3.4 Python SciPy
3.3.5 Scikit-Learn
本章小结
第4章 云端部署TensorFlow模型
4.1 RPC原理
4.2 远程调用通信机制
4.2.1 发布服务
4.2.2 使用Python实现RPC服务
展开全部
TensorFlow全栈开发工程实践:做一个全智全能算法工程师 作者简介
王艳铭，CSIAM中国工业与应用数学学会成员。知名互联网公司信息软件技术架构设计师，政府大数据研究院研发实验技术顾问，研发部署和大数据平台建设首席算法研发团队组长。获得多项相关人工智能创新技术专利，如《通过超参数设置用图像的方法(CNN)解决情感分析》等。擅长Python、C/C 语言及TensorFlow 和PyTorch人工智能开发框架，对大数据和Al 算法理论有深入的研究。
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