《TensorFlow+Keras深度學習人工智能實踐應用》提供安裝、上機操作指南，同時輔以大量范例程序介紹TensorFlow + Keras深度學習方面的知識。本書分9部分，共21章，內(nèi)容主要包括基本概念介紹、TensorFlow 與 Keras 的安裝、Keras MNIST手寫數(shù)字識別、Keras CIFAR-10照片圖像物體識別、Keras多層感知器預測泰坦尼克號上旅客的生存概率、使用Keras MLP、RNN、LSTM進行IMDb自然語言處理與情感分析、以TensorFlow張量運算仿真神經(jīng)網(wǎng)絡的運行、TensorFlow MNIST手寫數(shù)字識別、使用GPU大幅加快深度學習訓練。

TensorFlow + Keras深度學習方面的知識不需要具備高等數(shù)學模型、算法等專業(yè)知識，讀者只需要具備基本的Python程序設計能力，按照本書的步驟循序漸進地學習，就可以了解深度學習的基本概念，進而實際運用深度學習的技術。

目錄

第1章 人工智能、機器學習與深度學習簡介 1
第2章 深度學習的原理 9
第3章 TensorFlow與Keras介紹 22
第4章 在Windows中安裝TensorFlow與Keras 31
第5章 在Linux Ubuntu中安裝TensorFlow與Keras 49
第6章 Keras MNIST手寫數(shù)字識別數(shù)據(jù)集 55
第7章 Keras多層感知器識別手寫數(shù)字 66
第8章 Keras卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別手寫數(shù)字 90
第9章 Keras CIFAR-10圖像識別數(shù)據(jù)集 108
第10章 Keras卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別CIFAR-10圖像 116
第11章 Keras泰坦尼克號上的旅客數(shù)據(jù)集 137
第12章 Keras多層感知器預測泰坦尼克號上旅客的生存概率 148
第13章 IMDb網(wǎng)絡電影數(shù)據(jù)集與自然語言處理 161
第14章 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型進行IMDb情感分析 177
第15章 TensorFlow程序設計模式 201
第16章 以TensorFlow張量運算仿真神經(jīng)網(wǎng)絡的運行 215
第17章 TensorFlow MNIST手寫數(shù)字識別數(shù)據(jù)集 227
第18章 TensorFlow多層感知器識別手寫數(shù)字 236
第19章 TensorFlow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別手寫數(shù)字 253
第20章 TensorFlow GPU版本的安裝 271
第21章 使用GPU加快TensorFlow與Keras訓練 287