书籍详情
TensorFlow深度学习（Python版）
作者：柯博文 著
出版社：清华大学出版社
出版时间：2022-01-01
ISBN：9787302578093
定价：¥89.00
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内容简介
《TensorFlow深度学习——手把手教你掌握100个精彩案例（Python版）（人工智能科学与技术丛书）》是一本系统论述TensorFlow编程的新形态图书（含纸质图书、程序代码及微课视频）。全书分为22章：第1～5章介绍了TensorFlow基础；第6～8章介绍了神经网络多层感知层编程；第9～12章介绍了人工智能数学；第13章介绍了存储和读取；第14章介绍了回归预测数据结果；第15～17章介绍了图形辨识和CNN；第18～20章介绍了CNN数学基础；第21～22章介绍了物体的影像辨识。为便于读者高效学习，快速掌握人工智能和机器学习编程与实践，该书提供所有实例的完整源代码，并配套制作了微课视频。《TensorFlow深度学习——手把手教你掌握100个精彩案例（Python版）（人工智能科学与技术丛书）》适合作为广大高校计算机专业相关课程的教材，也可以作为从事深度学习与机器学习技术开发者的参考用书。
作者简介
柯博文，美国硅谷的科技公司创业者，LoopTek公司CTO，拥有20多年的实际开发经验。长期专注于Android、iPhone、Raspberry Pi的应用开发。在谷歌、苹果等应用商店开发销售近百款应用软件，以及多款硬件商品；并为国泰世华银行、台湾房屋、台北市卫生局、中国移动等多家大型知名企业、机构开发相关软件产品。曾任中国电子视像行业协会顾问、台湾工研院资通所顾问。致力推广Raspberry Pi和手机应用，在全球多个城市都定期举办教学与推广活动，并在全球多个教育培训机构讲授相关课程。出版多部畅销图书。
目录
第1章Python程序设计语言
1.1Python程序设计语言历史
1.2Python程序设计语言简介
1.3Python版本简介
第2章安装和运行Python开发环境
2.1在Windows操作系统中安装Python
2.2在Windows操作系统中测试与运行Python
2.3在Mac操作系统中安装Python
2.4在Mac操作系统中测试与运行Python
2.5在Linux和树莓派中安装Python
2.6在Linux或树莓派中测试与运行Python
第3章开发程序和工具
3.1我的第1个Windows版Python程序
3.2我的第1个Mac、Linux和树莓派版Python程序
3.3开发和调试工具的下载和安装
3.4打开PyCharm
3.5用PyCharm创建项目
3.6调试项目
3.7安装Anaconda
3.8使用Anaconda
3.9pip安装包
3.10本书需要安装的第三方函数库列表
第4章TensorFlow简介和安装
4.1TensorFlow简介
4.2安装TensorFlow
4.3TensorFlow测试
第5章显卡确认
5.1安装NVIDIA的CUDA Toolkit 9.0
5.2安装NVIDIA的cuDNN v7.2.1
5.3安装Python 的TensorFlow GPU函数库
5.4运行TensorFlowGPU程序
5.5通过程序指定GPU显卡
5.6指定GPU显卡内存上限
第6章TensorFlow神经网络模型快速上手
6.1人工智能开发步骤
6.2创建训练集
6.3构建模型
6.4编译
6.5训练
6.6评估正确率
6.7预测
第7章TensorFlow改善神经网络模型MLP的准确率
7.1模型不同的写法
7.2TensorFlow与Keras 函数库的关系和差异
7.3标记处理独热编码
7.4处理多个特征值
7.5通过改变深度学习训练次数改善预测结果
7.6通过改变深度学习每次训练的数据量改善预测结果
7.7通过增加神经元的数量改善预测结果
7.8通过增加隐藏层的数量改善预测结果
7.9通过增加训练集的数据笔数改善训练结果
7.10使预测正确率达到100%
第8章TensorFlow神经网络模型实战案例
8.1鸢尾花的种类判断
8.2鸢尾花植物辨识数据库
8.3利用Python处理Excel文档
8.4下载并存储鸢尾花数据
8.5多层感知器模型
8.6使用TensorFlow.keras 创建模型
8.7澳大利亚堪培拉天气预测
8.8Excel数据的提取和存储
8.9CSV数据的提取、处理和存储
8.10处理天气记录的Excel数据
8.11使用神经网络模型MLP预测天气
第9章TensorFlow神经网络神经元
9.1神经网络图形工具
9.2神经网络图形工具的TensorFlow数据
9.3神经网络图形工具对应的TensorFlow程序
9.4调整隐藏层和神经元
9.5用最少的隐藏层和神经元区分数据
9.6通过TensorFlow 计算权重和偏移量
9.7将神经元的权重和偏移量用表达式表示
9.8用TensorFlow画出神经元的权重和偏移量
9.9binary_crossentropy 二元法的处理
9.10自定义数据验证回归和神经元的关系
9.11激活函数
9.12多个神经元
第10章MLP神经网络的数学理论
10.1激活函数Sigmoid的数学理论
10.2激活函数Tanh的数学理论
10.3激活函数ReLU的数学理论
10.4使用激活函数的目的
10.5MLP的计算公式
10.6两层神经元的数学计算
第11章TensorFlow神经网络隐藏层
11.1隐藏层的作用
11.2隐藏层的数学原理
11.3MLP实例XOR问题
11.4空间转换
11.5再次切割
11.6隐藏层的设置
第12章TensorFlow神经网络最短路径算法
12.1图形显示训练过程历史
12.2深度学习优化——最短路径算法
12.3Adam算法
12.4SGD算法
12.5RMSprop算法
12.6Adagrad、Adadelta、Nadam和Momentum算法
12.7选择优化算法的方法
12.8特征值数据标准化
12.9优化学习率
12.10编译模型的metrics 指针
第13章TensorFlow神经网络访问模型和训练结果
13.1TensorBoard的使用
13.2保存模型和训练后的结果
13.3提取模型系统结构和模型权重
13.4通过Callback每次训练存储权重一次
13.5自动判断是否需要训练模型
13.6分批次训练
第14章TensorFlow神经网络MLP回归
14.1回归的神经网络开发方法
14.2神经网络回归的metrics 指针
14.3单次梯度更新函数
14.4损失函数与代价函数
14.5波士顿房屋价格的数据库分析
14.6将波士顿房屋价格数据下载存储至Excel和CSV
14.7特征关系
14.8使用回归神经网络MLP预测波士顿房屋价格
14.9调整神经网络使MLP回归更加准确
14.10MLP回归分批继续训练
14.11波士顿房屋价格的预测单次梯度更新
第15章图像识别
15.1模式识别原理
15.2将图片转换成特征值
15.3多层感知器MLP实战模式识别
15.4实战手写数字图片数据集MNIST
15.5显示MNIST中每一笔数据内容
15.6图形显示MNIST内的数据
15.7显示多张图片
15.8图形和文字的识别原理
15.9将图形数据转换为MLP训练集
15.10使用MLP识别图形和文字
15.11服饰数据集的模式识别
15.12图形化显示服饰数据集
15.13使用MLP识别服饰数据集
第16章卷积神经网络
16.1CNN简介
16.2CNN和MLP的差异
16.3CNN快速上手
16.4CNN做手写数字图片识别之特征值的处理
16.5CNN做手写数字图片识别之模型
16.6CNN做手写数字图片识别之训练和预测
16.7CNN做手写数字图片识别之减少训练时间
16.8通过CNN提高图片识别率
16.9使用CNN识别服饰种类
16.10使用CNN识别彩色图片
16.11使用CNN识别100种人物和物体
16.12TensorFlow Datasets函数库
16.13使用和整理TensorFlow Datasets函数库
第17章OpenCV和CNN即时识别
17.1OpenCV简介
17.2使用OpenCV显示图片
17.3使用OpenCV打开摄像机并捕捉实时画面
17.4使用OpenCV存储照片
17.5通过摄像机识别的一个手写数字
17.6OpenCV手写程序
17.7即时手写识别App
17.8改善实际运用上的准确度
17.9二值化
第18章卷积神经网络原理
18.1Conv2D函数的数学原理
18.2Conv2D函数对图片每一个点的处理
18.3Conv2D函数对边缘的处理
18.4使用Conv2D函数显示图片
18.5参数kernel_size 和padding的差异
18.6滤镜数量的意义
18.7激活函数的意义
18.8多层Conv2D函数
18.9多层池化层MaxPooling2D函数
18.10池化层计算方法
18.11平均池化Average Pooling
18.12均值池化MeanPooling
第19章利用卷积神经网络提高准确率的技巧
19.1利用ImageDataGenerator函数创建更多训练集
19.2利用width_shift_range参数水平移动图片
19.3利用rotation_range参数旋转图片
19.4利用zoom_range参数放大缩小图片
19.5利用brightness_range参数调整明暗度
19.6height_shift_range、fill_mode及cval参数
19.7将ImageDataGenerator用于MNIST数据
19.8二值化和更多神经元
19.9MNIST手写预测
19.10混淆数组Confusion Matrix
第20章图学网络应用模块
20.1图学网络应用模块
20.2使用VGG16预测1000种对象
20.3自制VGG16模型
20.4将模型存储成图片
20.5使用VGG16模型做CIFAR10彩色数据训练
20.6使用VGG16模型做MNIST_fashion灰度数据训练
20.7使用摄像机和VGG16模型即时识别10 000种对象
20.8图学网络应用模块VGG19
20.9图学网络应用模块ResNet50
20.10图学网络应用模块Xception
20.11图学网络应用模块InceptionV3
20.12图学网络应用模块InceptionResNetV2
20.13图学网络应用模块NASNetLarge
20.14图学网络应用模块DenseNet121
第21章多影像识别实战
21.1创建或设计识别图片
21.2创建训练图库
21.3训练图库
21.4结合摄像机即时判断训练的图库
21.5使用VGG16训练和测试图库
21.6使用OpenCV找出多个物体
21.7多对象的预测
21.8利用摄像机做多对象的预测
21.9文字的即时识别
第22章多影像识别技术
22.1多对象检测和多影像识别技术
22.2Mask RCNN简介
22.3Mask RCNN使用
22.4取得预测率和对象位置
22.5Mask RCNN结合OpenCV和摄像机即时识别
22.6通过Mask RCNN判断视频上的多对象并存储视频
22.7准备训练图片
22.8训练自己的Mask RCNN权重
22.9测试自己训练的物体
22.10调整训练程序
22.11使用Mask RCNN识别多个气球的位置
22.12TensorFlow 1.14和TensorFlow2.1版本程序差异
1.1Python程序设计语言历史
1.2Python程序设计语言简介
1.3Python版本简介
第2章安装和运行Python开发环境
2.1在Windows操作系统中安装Python
2.2在Windows操作系统中测试与运行Python
2.3在Mac操作系统中安装Python
2.4在Mac操作系统中测试与运行Python
2.5在Linux和树莓派中安装Python
2.6在Linux或树莓派中测试与运行Python
第3章开发程序和工具
3.1我的第1个Windows版Python程序
3.2我的第1个Mac、Linux和树莓派版Python程序
3.3开发和调试工具的下载和安装
3.4打开PyCharm
3.5用PyCharm创建项目
3.6调试项目
3.7安装Anaconda
3.8使用Anaconda
3.9pip安装包
3.10本书需要安装的第三方函数库列表
第4章TensorFlow简介和安装
4.1TensorFlow简介
4.2安装TensorFlow
4.3TensorFlow测试
第5章显卡确认
5.1安装NVIDIA的CUDA Toolkit 9.0
5.2安装NVIDIA的cuDNN v7.2.1
5.3安装Python 的TensorFlow GPU函数库
5.4运行TensorFlowGPU程序
5.5通过程序指定GPU显卡
5.6指定GPU显卡内存上限
第6章TensorFlow神经网络模型快速上手
6.1人工智能开发步骤
6.2创建训练集
6.3构建模型
6.4编译
6.5训练
6.6评估正确率
6.7预测
第7章TensorFlow改善神经网络模型MLP的准确率
7.1模型不同的写法
7.2TensorFlow与Keras 函数库的关系和差异
7.3标记处理独热编码
7.4处理多个特征值
7.5通过改变深度学习训练次数改善预测结果
7.6通过改变深度学习每次训练的数据量改善预测结果
7.7通过增加神经元的数量改善预测结果
7.8通过增加隐藏层的数量改善预测结果
7.9通过增加训练集的数据笔数改善训练结果
7.10使预测正确率达到100%
第8章TensorFlow神经网络模型实战案例
8.1鸢尾花的种类判断
8.2鸢尾花植物辨识数据库
8.3利用Python处理Excel文档
8.4下载并存储鸢尾花数据
8.5多层感知器模型
8.6使用TensorFlow.keras 创建模型
8.7澳大利亚堪培拉天气预测
8.8Excel数据的提取和存储
8.9CSV数据的提取、处理和存储
8.10处理天气记录的Excel数据
8.11使用神经网络模型MLP预测天气
第9章TensorFlow神经网络神经元
9.1神经网络图形工具
9.2神经网络图形工具的TensorFlow数据
9.3神经网络图形工具对应的TensorFlow程序
9.4调整隐藏层和神经元
9.5用最少的隐藏层和神经元区分数据
9.6通过TensorFlow 计算权重和偏移量
9.7将神经元的权重和偏移量用表达式表示
9.8用TensorFlow画出神经元的权重和偏移量
9.9binary_crossentropy 二元法的处理
9.10自定义数据验证回归和神经元的关系
9.11激活函数
9.12多个神经元
第10章MLP神经网络的数学理论
10.1激活函数Sigmoid的数学理论
10.2激活函数Tanh的数学理论
10.3激活函数ReLU的数学理论
10.4使用激活函数的目的
10.5MLP的计算公式
10.6两层神经元的数学计算
第11章TensorFlow神经网络隐藏层
11.1隐藏层的作用
11.2隐藏层的数学原理
11.3MLP实例XOR问题
11.4空间转换
11.5再次切割
11.6隐藏层的设置
第12章TensorFlow神经网络最短路径算法
12.1图形显示训练过程历史
12.2深度学习优化——最短路径算法
12.3Adam算法
12.4SGD算法
12.5RMSprop算法
12.6Adagrad、Adadelta、Nadam和Momentum算法
12.7选择优化算法的方法
12.8特征值数据标准化
12.9优化学习率
12.10编译模型的metrics 指针
第13章TensorFlow神经网络访问模型和训练结果
13.1TensorBoard的使用
13.2保存模型和训练后的结果
13.3提取模型系统结构和模型权重
13.4通过Callback每次训练存储权重一次
13.5自动判断是否需要训练模型
13.6分批次训练
第14章TensorFlow神经网络MLP回归
14.1回归的神经网络开发方法
14.2神经网络回归的metrics 指针
14.3单次梯度更新函数
14.4损失函数与代价函数
14.5波士顿房屋价格的数据库分析
14.6将波士顿房屋价格数据下载存储至Excel和CSV
14.7特征关系
14.8使用回归神经网络MLP预测波士顿房屋价格
14.9调整神经网络使MLP回归更加准确
14.10MLP回归分批继续训练
14.11波士顿房屋价格的预测单次梯度更新
第15章图像识别
15.1模式识别原理
15.2将图片转换成特征值
15.3多层感知器MLP实战模式识别
15.4实战手写数字图片数据集MNIST
15.5显示MNIST中每一笔数据内容
15.6图形显示MNIST内的数据
15.7显示多张图片
15.8图形和文字的识别原理
15.9将图形数据转换为MLP训练集
15.10使用MLP识别图形和文字
15.11服饰数据集的模式识别
15.12图形化显示服饰数据集
15.13使用MLP识别服饰数据集
第16章卷积神经网络
16.1CNN简介
16.2CNN和MLP的差异
16.3CNN快速上手
16.4CNN做手写数字图片识别之特征值的处理
16.5CNN做手写数字图片识别之模型
16.6CNN做手写数字图片识别之训练和预测
16.7CNN做手写数字图片识别之减少训练时间
16.8通过CNN提高图片识别率
16.9使用CNN识别服饰种类
16.10使用CNN识别彩色图片
16.11使用CNN识别100种人物和物体
16.12TensorFlow Datasets函数库
16.13使用和整理TensorFlow Datasets函数库
第17章OpenCV和CNN即时识别
17.1OpenCV简介
17.2使用OpenCV显示图片
17.3使用OpenCV打开摄像机并捕捉实时画面
17.4使用OpenCV存储照片
17.5通过摄像机识别的一个手写数字
17.6OpenCV手写程序
17.7即时手写识别App
17.8改善实际运用上的准确度
17.9二值化
第18章卷积神经网络原理
18.1Conv2D函数的数学原理
18.2Conv2D函数对图片每一个点的处理
18.3Conv2D函数对边缘的处理
18.4使用Conv2D函数显示图片
18.5参数kernel_size 和padding的差异
18.6滤镜数量的意义
18.7激活函数的意义
18.8多层Conv2D函数
18.9多层池化层MaxPooling2D函数
18.10池化层计算方法
18.11平均池化Average Pooling
18.12均值池化MeanPooling
第19章利用卷积神经网络提高准确率的技巧
19.1利用ImageDataGenerator函数创建更多训练集
19.2利用width_shift_range参数水平移动图片
19.3利用rotation_range参数旋转图片
19.4利用zoom_range参数放大缩小图片
19.5利用brightness_range参数调整明暗度
19.6height_shift_range、fill_mode及cval参数
19.7将ImageDataGenerator用于MNIST数据
19.8二值化和更多神经元
19.9MNIST手写预测
19.10混淆数组Confusion Matrix
第20章图学网络应用模块
20.1图学网络应用模块
20.2使用VGG16预测1000种对象
20.3自制VGG16模型
20.4将模型存储成图片
20.5使用VGG16模型做CIFAR10彩色数据训练
20.6使用VGG16模型做MNIST_fashion灰度数据训练
20.7使用摄像机和VGG16模型即时识别10 000种对象
20.8图学网络应用模块VGG19
20.9图学网络应用模块ResNet50
20.10图学网络应用模块Xception
20.11图学网络应用模块InceptionV3
20.12图学网络应用模块InceptionResNetV2
20.13图学网络应用模块NASNetLarge
20.14图学网络应用模块DenseNet121
第21章多影像识别实战
21.1创建或设计识别图片
21.2创建训练图库
21.3训练图库
21.4结合摄像机即时判断训练的图库
21.5使用VGG16训练和测试图库
21.6使用OpenCV找出多个物体
21.7多对象的预测
21.8利用摄像机做多对象的预测
21.9文字的即时识别
第22章多影像识别技术
22.1多对象检测和多影像识别技术
22.2Mask RCNN简介
22.3Mask RCNN使用
22.4取得预测率和对象位置
22.5Mask RCNN结合OpenCV和摄像机即时识别
22.6通过Mask RCNN判断视频上的多对象并存储视频
22.7准备训练图片
22.8训练自己的Mask RCNN权重
22.9测试自己训练的物体
22.10调整训练程序
22.11使用Mask RCNN识别多个气球的位置
22.12TensorFlow 1.14和TensorFlow2.1版本程序差异
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