Keras作為深度學習*為流行的框架之一,是一個用Python語言編寫的開源人工神經網絡庫!禟eras深度學習》一書從新手角度出發(fā),系統介紹了Keras深度學習技術,從Python數據處理開始,到深度學習理論,再到Keras各種代碼實戰(zhàn),全書秉承實例講解的方式,降低學習難度。
《Keras深度學習》全書共8章,前4章介紹了Keras的基礎環(huán)境搭建和前端基礎知識,包括Python數據編程、Python常用工具包和深度學習基本原理等;后4章介紹Keras深度學習方法與實戰(zhàn)案例,包括使用Keras構建卷積神經網絡、使用Keras進行序列處理、應用Keras實現更加精細化模型定制的函數式API、使用Keras實現GAN和VAE在內的多種深度生成式學習模型等。
《Keras深度學習》內容由淺入深、語言通俗易懂,從基本原理到實踐應用、從基礎神經網絡到復雜模型的深度剖析,全書遵循學習規(guī)律,讓讀者在循序漸進的學習中深刻體會到Keras作為深度學習框架的魅力。
《Keras深度學習》適合想要了解深度學習、熟悉Python但不熟悉框架的初學者閱讀,也適合各大高等院校或培訓機構人工智能相關專業(yè)的學生學習。深度學習應用研究人員、深度學習愛好者、人工智能化產業(yè)從業(yè)人員、大數據從業(yè)人員、算法工程設計實現工程師、模型與架構設計等相關領域工程師、計算機視覺領域入門愛好者以及其他渴望入門深度學習相關領域的人士均可選擇本書參考學習。
基礎知識 算法原理 經典案例,從全連接網絡到復雜模型,從數據清洗到翻譯模型,一本書輕松搞定Keras。
本書適合讀者:人工智能深度學習愛好者、算法工程師、計算機視覺專業(yè)相關學生、機器學習深度學習等人工智能化各類從業(yè)人員
本書特色:
- 入門門檻低,內容安排符合學習規(guī)律
從搭建環(huán)境學起不同環(huán)境下相關軟件和工具的下載和安裝深度學習基礎理論*后通過Keras實現深度學習的各類經典應用。由簡到難,逐步深入,適合深度學習和機器學習零基礎的讀者學習。
- 注重新手友好性,理論結合實踐
作者以學生的視角,將自己Keras實際學習過程中的經驗進行積累,讓新手更容易上手。
在具體介紹過程中給出短小精悍的示例,讓讀者能邊學習邊實踐,縮短新手與老手之間的差距。
- 技術面廣泛,注意技巧豐富
本書內容涵蓋10種Python常用數據結構、5種主流數據分析工具、卷積神經網絡、序列處理、函數式API及應用、Keras在深度生成式模型中的應用等。包括5個綜合實戰(zhàn)案例,所選案例涉獵廣泛而豐富,既有計算機視覺領域的圖像分類問題的經典案例,也有基于神經網絡的翻譯系統實戰(zhàn)。在代碼示例中,不僅僅包含了模型構建和設計的核心思想,同時也兼顧了新手容易犯錯的細節(jié)展示。
魯睿元 西安交通大學軟件學院研究生,主要研究深度學習與計算機視覺方向。主要優(yōu)異表現:在第一屆百度菁英班榮獲第一名;帶隊代表西安交通大學參加首屆浦發(fā)百度智慧金融極客挑戰(zhàn)賽中,榮獲全國三等獎。曾在多家博客網站發(fā)表多篇深度學習以及算法相關文章,深受讀者喜愛。
祝繼華 副教授,西安交通大學模式識別與智能系統專業(yè)工學博士學位,博士生導師。2011年6月至今在西安交通大學軟件學院從事教學與科研工作,主要研究方向為計算機視覺和移動機器人,先后主持國家自然科學基金項目2項,陜西省自然科學基金項目1項和中國博士后科學基金項目2項,曾參與國家973項目和國家自然科學基金重點項目等多項國家級項目的研究工作。在激光點云數據配準、移動機器人導航定位與環(huán)境感知等方面具有一定的研究基礎,并在所述領域以第一作者或通訊作者發(fā)表SCI論文20余篇。