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神经网络与TENSORFLOW实战

神经网络与TENSORFLOW实战

出版社:机械工业出版社出版时间:2024-04-01
开本: 16开 页数: 241
本类榜单:教材销量榜
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神经网络与TENSORFLOW实战 版权信息

神经网络与TENSORFLOW实战 本书特色

本书遵循职业教育教材编写规律和职业院校学生学习规律,配套齐全

神经网络与TENSORFLOW实战 内容简介

本书在系统介绍了机器学习的基础上详细讲解了神经网络和深度神经网络的结构原理、模型训练与优化 方法, 重点针对典型工作任务, 详细讲解了卷积神经网络(CNN) 和循环神经网络(RNN) 的基本结构和主要操作。 全书共分为七个模块。模块一主要介绍了人工智能与机器学习; 模块二主要介绍了人工智能的开发工具及开发环境; 模块三介绍了机器学习相关的数学基础知识; 模块四对典型的机器学习算法进行了介绍; 模块五对神经网络的结构和基本原理进行了剖析; 模块六对卷积神经网络(CNN) 的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明, 并应用TensorFlow 实现图像分类; 模块七对循环神经网络(RNN) 的结构和模型训练优化进行了详细的分析说明, 并应用TensorFlow 实现文本分类。各模块均设置了实训项目和知识技能拓展内容,并融入了课程思政元素和部分职业技能等级证书内容。 本书主要面向高等职业院校人工智能技术应用及相关专业的学生, 也可作为从事深度学习的工程技术人 员的参考书。为方便教学, 本书配备电子课件等教学资源。凡选用本书作为授课教材的教师均可登录机械工业出版社教育服务网(www.cmpedu.com) 注册后免费下载。如有问题请致信cmpgaozhi@ sina.com 或致电010 88379375咨询。

神经网络与TENSORFLOW实战 目录

目 录
Contents
前言
模块一人工智能概述
单元一 人工智能 001
单元二 人工智能与机器学习010
实训一 手机里的人工智能 017
知识技能拓展:AlphaGo 019
模块二
人工智能开发环境安装与使用
单元一 Anaconda 环境搭建 020
单元二 Python 机器学习常用模块库的使用 038
单元三 TensorFlow2.3 的安装 049
实训二 Python 基本模块库的使用 062
知识技能拓展:Jupyter Notebook 的使用 064
模块三机器学习数学基础
单元一 机器学习中数据的表示与运算 074
单元二 机器学习中的*优化问题 081
单元三 数据降维 087
实训三 主成分分析的实现 092
知识技能拓展:机器学习中的概率与数理统计 095
模块四机器学习算法
单元一 机器学习概述 101
单元二 监督学习算法 107
单元三 无监督学习算法 117
单元四 机器学习算法的正则化 123
实训四 KNN 的实现与应用——改进约会网站的配对效果 125
知识技能拓展:迁移学习 129
模块五神经网络
单元一 从生物神经网络到人工神经网络 132
单元二 神经网络的训练 138
单元三 深层神经网络 148
实训五 MNIST 手写数字识别 156
知识技能拓展:TensorFlow 模型优化算法 162
模块六卷积神经网络及
TensorFlow 实战
单元一 CNN 结构 169
单元二 图像分类 179
单元三 CNN 模型训练及测试 187
实训六 基于CNN 的图像分类 194
知识技能拓展:计算机视觉及其应用 203
模块七循环神经网络及TensorFlow 实战
单元一 RNN 概述 212
单元二 文本分类 221
单元三 RNN 模型训练及测试 225
实训七 电影评论分类实战 231
知识技能拓展:自然语言处理及其应用 238
参考文献 242
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神经网络与TENSORFLOW实战 作者简介

张庆彬,男,博士,教授,硕士生导师。主要研究方向:复杂系统建模与智能优化。河北省“三三三人才工程”三层次人选,河北省职业教育教学创新团队负责人,河北省电子信息行业技术能手。承担河北省自然科学基金、河北省科技支撑计划、河北省教育厅、 河北省人社厅等科研项目 15 项,发表论文32篇,其中核心期刊6 篇, EI检索10篇,出版专著1部,主编教材2 本。《铁道通信与信息化技术》河北省专业群教学资源库负责人,《铁路传输系统》河北省职业院校精品在线开放课程负责人,《智能建筑技术基础》国家级精品资源共享课主讲教师。

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