TensorFlow 實戰 TensorFlow实战

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《TensorFlow實戰》編輯推薦
《TensorFlow實戰》是由PPmoney大數據算法總監黃文堅和美國Uptake數據科學家唐源傾力原創的新書。本書是Google TensorFlow研發團隊內部力薦的教程，兩位作者均是TensorFlow開發者，其中唐源是TensorFlow研發團隊的Committer。本書結合了大量代碼實例，深入淺出地介紹瞭如何使用TensorFlow。
√代碼基於TensorFlow 1.0版API
√深度剖析如何用TensorFlow實現主流神經網絡：
- AutoEncoder
- MLP
- CNN（AlexNet，VGGNet，Inception Net，ResNet）
- Word2Vec
- RNN（LSTM，Bi-RNN）
- Deep Reinforcement Learning（ Policy Network、Value Network）
√詳述TensorBoard、多GPU並行、分佈式並行等組件的使用方法
√ TF.Learn從入門到精通，TF.Contrib詳解

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“AI and Machine Learning are going to be a key part of our future. We made TensorFlow open source to bring these technologies to everyone and help move the world forward. This book is a great example of the TensorFlow community giving back to multiply everyone's efforts . ”
Engineering Director of TensorFlow，Rajat Monga

TensorFlow的開源對整個學術界及工業界都產生了巨大的影響，可以比做機器學習的Hadoop。本書涵蓋了從多層感知機、CNN、RNN到強化學習等一系列模型的TensorFlow實現。在詳盡地介紹算法和模型的細節的同時穿插實際的代碼，對幫助讀者快速建立算法和代碼的聯繫大有助益。對入門TensorFlow和深度學習的研究者來說是一份非常好的學習材料。
360首席科學家，顏水成

TensorFlow是基於Computation Graph的機器學習框架，支持GPU和分佈式，是目前最有影響力的開源深度學習系統。TensorFlow的工程實現非常優秀，拓展也非常靈活，對機器學習尤其是深度學習的推廣大有裨益。本書結合了大量的實際例子，清晰地講解瞭如何使用TensorFlow構築常見的深度學習模型，可通讀也可作為工具書查閱。在本書上市前，國內還沒有介紹TensorFlow的技術書籍，力薦對TensorFlow或深度學習感興趣的人士閱讀此書。
北京大學計算機系教授網絡與信息系統研究所所長，崔斌

深度學習乃至人工智能正逐漸在FinTech領域發揮巨大的作用，其應用包括自動報告生成、金融智能搜索、量化交易和智能投顧。而TensorFlow為金融業方便地使用深度學習提供了可能。本書介紹了通過TensorFlow實現各類神經網絡的案例，非常適合初學者快速入門。
PPmoney CTO，康德勝

TensorFlow是Google開源的一套深度學習框架，已發展成為最主流的深度學習框架，目前在市面上沒有看到關於TensorFlow的中文書籍出版。本書一方面一步步地介紹了TensorFlow的使用方法，使得沒有使用過的人可以很快上手使用；另一方面，講解了諸如捲積神經網絡、循環神經網絡、強化學習、自編碼器等深度學習知識，使得不懂深度學習的人也可以入門。本書在介紹基本知識和原理的同時，用實例進行講解，比較適合初學者學習使用TensorFlow及深度學習知識。
格靈深瞳CTO，鄧亞峰

《TensorFlow實戰》由淺入深，透過大量的代碼實例，為讀者揭開深度學習的層層面紗，加深理論理解的同時，也更好地聯繫了實際應用。
小米圖像算法資深工程師，萬韶華