TensorFlow入门教程:迈向机器智能实战指南
《TensorFlow for Machine Intelligence》是由Sam Abrahams、Danijar Hafner、Erik Erwitt和Ariel Scarpinelli合著的一本实践导向的机器学习算法入门书籍。这本书由 Bleeding Edge Press 出版,版权受法律保护,未经许可不得复制或传播。它旨在帮助读者深入了解和掌握Google的开源深度学习库TensorFlow,这是目前人工智能领域中最流行的工具之一。 书中内容覆盖了TensorFlow的基础知识,包括但不限于神经网络架构、数据预处理、模型构建、训练与优化以及部署等方面。作者们通过实例和案例,使读者能够逐步理解和应用TensorFlow在图像识别、自然语言处理、强化学习等复杂任务中的解决方案。读者不仅能学到理论知识,还能通过实践项目提升自己的编程技能和机器智能理解能力。 书中的版权信息表明,尽管表达了作者的观点和见解,但这本书并不保证所有信息的绝对准确性,也不存在任何形式的明示或暗示性担保。作者、出版商及其分销商不对因阅读本书而直接或间接造成的任何损害承担责任。本书的国际标准书号(ISBN)为978-1-939902-35-1,出版地点位于加利福尼亚州圣罗莎。 此外,封面设计师是Martin Murtonen,出版社提供了网址bleedingedgepress.com供读者获取更多相关资源和支持。《TensorFlow for Machine Intelligence》是一本适合初学者和进阶者阅读的实用指南,旨在推动读者在人工智能领域探索和发展。无论是希望从事机器学习工作的专业人士,还是对AI技术感兴趣的业余爱好者,都能从中受益匪浅。
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