附件:设置1:设置2:设置3:本书一共20章, 共分为四个部分。第一部分 (第1-5章) 为TensorFlow基础部分, 首先介绍Python和TensorFlow的基石NumPy, 然后介绍TensorFlow基础知识、构建模型、数据处理及可视化等内容。第二部分 (第6-12章) 为深度学习基础部分: 首先介绍机器学习基础和神经网络基础内容, 然后分别从视觉处理、自然语言处理基础、注意力机制、目标检测和生成式深度学习等方面进行详细说明。第三部分 (第13-18章) 为深度学习实践部分: 通过实例把理论与实践相结合, 同时实现理论理解的进一步提升。第四部分 (第19-20章) 为强化学习内容。摘要:
附注提要
本书一共20章, 共分为四个部分。第一部分 (第1-5章) 为TensorFlow基础部分, 首先介绍Python和TensorFlow的基石NumPy, 然后介绍TensorFlow基础知识、构建模型、数据处理及可视化等内容。第二部分 (第6-12章) 为深度学习基础部分: 首先介绍机器学习基础和神经网络基础内容, 然后分别从视觉处理、自然语言处理基础、注意力机制、目标检测和生成式深度学习等方面进行详细说明。第三部分 (第13-18章) 为深度学习实践部分: 通过实例把理论与实践相结合, 同时实现理论理解的进一步提升。第四部分 (第19-20章) 为强化学习内容。