电子书：《tensorflow：实战google深度学习框架第2版》《tensorflow：实战google深度学习框架（第2版）》
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内容简介：
作者介绍郑泽字.2011年获北京大学计算机学士学位.2013年获卡内基梅隆大学计算机硕士学位.曾任谷歌高级工程师.现为才云科技( caicloud io)联合创始人、首席大数据科学家。针对分布式 tensor flow上手难、管理难监控难、上线难等问题.带领团队成功开发guo内首个成熟的分布式 tensorflow深度学习平台.在机器学习、人工智能领域有着丰富的经验梁博文.谷歌工程师。2011年获北京大学计算机学士学位.2013年获哥伦比亚大学计算机硕士学位.同年加谷歌翻译组.参与并领导了多个项目.负责了3个语言的翻译模型的研发工作.在自然语言处理方面有丰富经验.在统计翻译模型、神经网络翻译模型、语料数据青洗等方面均有深入研究顾思字.硕士毕业于北京理工大学.曾在msra、搜狗、腾 讯等互联网公司任职.在cdm、s|g|radkdd等会议上发表过多篇论文。致力于机器学习、信息检素、人工智能等相关技术在产品上的实践
tensorflow实战 google深度学习框架郑泽字(才云科技联合创始人)梁博文思宇著(第2版)googlegoog電子工業出陋publishing house of electronics industry北京 beljing
内容简介tensorflow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架.目前已得到广泛应用。本书为 tensorflow入门参考书.旨在帮助读者以快速、有效的方式上手 tensor flow和深度学习。书中省略了烦琐的数学模型推导.从实际应用问题出发.通过具体的 tensorflow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验.是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书第2版将书中所有示例代码从 tensorflow0.9.0升级到了 tensorflow1.4.0。在升级api的同时.第2版也补充了更多只有 tensor flow1.0才支持的功能。另外.第2版还新增两章分别介绍 tensorflow高.层封装和深度学习在自然语言领域应用的内本书适用于想要使用深度学习或 tensor flow的数据科学家、工程师.希望了解深度学习的大数据平台工程师.对人工智能、深度学习感兴趣的计算机相关从业人员及在校学生等未经许可.不得以任何方式复制或抄袭本书之部分或全部内容版权所有.侵权必图书在版编目(cp)数据nsor flow:实战gogl深度学习框架/郑泽宇.梁博文.顾思宇著.—2版一北京:电子工业出版社0182isbn978-7-121-33066-71.①t…ⅱ.①郑…②梁…③顾…ⅲ.①人工智能一算法一研究ⅳ.①tp18中guo版本图书馆cip数据核字(2017)第285250号责任编辑:张春雨印刷:三河市良远印务有限公司装订:三河市良远印务有限公司出版发行:电子工业出版社北京市海淀区万寿路173信箱邮编:100036开本:787×9801/16印张:22.75字数:490千字版次:2017年3月第1版18年2月第2版印次:2018年2月第1次印刷定价凡所购买电子工业出版社图书有缺损问题.请向购买书店调换。若书店售缺.请与本社发行部联系联系及邮购电话010)88254888.882588质量投诉请发邮件至[email protected].盗版侵权举报请发邮件至[email protected]本书咨询联系方式010)[email protected]
推荐序1“互联网+”的大潮催生了诸如“互联网+外卖”、“互联网+打车”、“互联网+家政”等众多商业模式的创新和创业佳话。而当“互联网+”已被写入教科书并成为传统行业都在积极践行的发展道路时.过去一年科技界的聚光灯却被人工智能和深度学习所创造的一个个奇迹所占据。从 alphago肆虐围棋界.到人工智能创业大军的崛起.都预示着我们即将步入“ai+”的时代:“ai+教育”、“ah+媒体”、“ai+医学”、“ah+配送”、“ai+农业”.等等将会层出不穷ai在近期的爆发离不开数据“质”和“量”的提升.离不开高性能计算平台的发展更离不开算法的进步.而深度学习则成为了推动算法进步中的一个主力军。 tensor flow作为谷歌开源的深度学习框架.包含了谷歌过去10年间对于人工智能的探索和成功的商业应用。谷歌的自动驾驶、搜索、购物、广告、云计算等产品.都无时无刻不在利用类似tensorflow的深度学习算法将数据的价值最大化.从而创造巨大的商业价值tensorflow作为一个开源框架.在极短时间内迅速圈粉并已成为 github. com上耀眼的明星。然而.掌握深度学习需要较强的理论功底.用好 tensor flow又需要足够的实践和解析。开源项目和代码本身固然重要.但更重要的是使用者的经验和领域知识.以及如何将底层技术或工具采用最佳实践和模式来解决现实问题。我与作者共事多年.浏览本书后深深体会到该作品是作者在谷歌多年分布式深度学习实践经验和其理论才学的浓缩.也相这本从入门到高级实践的读物能够为每个读者带来一个精神盛宴.并帮助计算机技术从业者在各自的业务领域打开新的思路、插上新的翅膀张鑫杭州才云科技有限公司联合创始人ceo、美guo卡耐基梅隆大学计算机博士
推荐序2深度学习带来的技术ge命波及甚广.学术界同样早已从中受益.将深度学习广泛应用到各个学科领域。深度学习源自“古老”的神经网络技术.既标志着传统神经网络的卷土重来.也借由 alphago碾压人类围棋一役.开启了ai爆炸式发展的大幕。机器学习为人工智能指明道路.而深度学习则让机器学习真正落地。作为高等教育工作者.让学生了解和跟上最新技术发展的意义不言而喻。而深度学习的重要性.从近来guo内外互联网巨擘对未来的展望中可见端倪——在深度学习照耀下的人工智能技术.毫无疑问是下一个时代的主角和支柱然而.目前深度学习的相关资料.尤其是像 tensorflow这种引领未来趋势的新技术的学习资料.普遍存在明显缺憾其一.中文资料非常少.而且信息零散、不成系统。这篇文章里讲一个算法.那个博客里介绍一个应用.很难让学生形成一个完整的、全局的概念体系。其二.已有的深度学习资料大多偏重理论.对概率、统计等数学功底有很高的要求不易激发学生的兴趣而这些现存问题.也正是我对泽宇这部著作寄予厚望的原因—这是一本非常适合高校学生走近深度学习的入门读物。因为它从实际问题出发.可以激发读者的兴趣.让读者可以快速而直观地享受到解决问题的成就感。同时.此书理论与实践并重.既介绍了深度学习的基本概念.为更加深入地研究深度学习奠定基础:又给出了具体的 tensor flow样例代码.让读者可以将学习成果直接运用到实践中。我非常相信也衷心希望.有志参与深度学习未来大潮的莘莘学子.能凭借此书更快速、更扎实地开启深度学习之旅.并通过 tensorflow来实现深度学习常用算法.从而登堂入室最终成为ai的真正驾驭者北京大学信息科学技术学院教授
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