书籍:Python深度学习项目 Python Deep Learning Projects - 2018.Pdf
简介
Python深度学习项目
使用Python和Keras掌握深度学习和神经网络架构的富有洞察力的项目
主要特点
- 探索跨计算机视觉,自然语言处理(NLP)和图像处理的深度学习
- 探索深度神经网络及其部署培训的最佳实践
- 访问流行的深度学习模型以及广泛使用的神经网络架构
图书说明
深度学习已逐渐彻底改变人工智能的各个领域,使应用程序开发更容易。
Python深度学习项目提供了在计算语言学和计算机视觉领域实现复杂深度学习项目所需的所有知识。这些项目中的每一个都是独一无二的,可帮助您逐步掌握主题。您将学习如何使用递归神经网络(RNN)模型实现文本分类器系统并对其进行优化,以了解在实施简单深度学习系统时可能遇到的缺点。
同样,您将发现如何使用seq-to-seq模型和语言建模开发各种项目,包括单词矢量表示,开放域问题解答和构建聊天机器人。除此之外,您还将通过一系列引人入胜的项目涵盖高级概念,例如正则化,梯度限幅,梯度归一化和双向RNN。
在本书的最后,您将获得以直接的方式和有效的方式开发自己的深度学习系统的知识
参考资料
- 下载:https://itbooks.pipipan.com/fs/18113597-358104177
- python测试开发项目实战-目录
- 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞!
- 本文相关海量书籍下载
- 2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)
- Format Pdf
- Page Count 380 Pages
- https://github.com/PacktPublishing/Python-Deep-Learning-Projects 2019-04 40+星
你会学到什么
- 在Amazon Web Services(AWS)上设置深度学习开发环境
- 应用基于GPU的实例以及深度学习AMI
- 实现seq-to-seq网络,用于建模自然语言处理(NLP)
- 开发端到端语音识别系统
- 构建用于图像的逐像素语义标记的系统
- 创建一个生成图像及其区域的系统
这本书读者
如果您想深入了解深度学习,数据科学和人工智能,Python深度学习项目适合您。本书也适合那些想要深入学习并开发自己的AI项目的人。
假设您对Python编程有充分的了解
目录
- 建立深度学习环境
- 用回归训练神经网络进行预测
- 单词矢量表示使用Word2VEC(skip-gram)进行单词预测
- 构建开放域问答的NLP管道
- 用于构建聊天机器人的序列到序列模型
- 使用Bi-LSTM进行内容创建的生成语言建模
- 使用DeepSpeech2构建语音识别
- 使用ConvNets进行手写数字分类
- 使用OpenCV和TensorFlow进行实时对象检测
- 使用OpenFace和群集构建人脸识别
- 使用NeuralTalk模型自动化图像标题
- 使用ConvNets对3D模型进行姿态估计
- 使用GAN进行样式转换的图像翻译
- 培养具有深度强化学习能力的机器人
- 深度学习职业生涯的总结和后续步骤
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
书籍:Python渗透测试实战 Practical Security Automation and Testing(python)- 20...
简介 实用的安全自动化和测试:使用DevOps和DevSecOps自动化基础架构安全性的一站式指南 主要特点 保护和自动化保护Web,移动或云服务的技术 使用Python,C ++,Java和JavaScript自动执行安全代码检查 将安全测试与fuzz,BDD,Selenium和Robot Framework等自动化框架集成 安全自动化是软件安全评估任务的自动处理。本书可帮助您构建安全自动化框架,以便在无需人为干预的情况下扫描漏洞。 本书将教您采用安全自动化技术,以不断改进您的整个软件开发和安全测试。您将学习使用开源工具和技术将安全测试工具直接集成到CI / CD框架中。通过本书,您将了解如何在每个层实施安全检查,例如安全代码检查,模糊测试,Rest API,隐私,基础结构安全性和Web UI测试。 借助实际示例,本书将教您如何在DevOps中
- 下一篇
【干货分享】云服务平台的架构及优势(上)
来源商业新知网,原标题:【干货分享】云服务平台的架构及优势(上)前言 我们通常所说的云服务或云平台广义上是一个概念,但其实内部是两个部分。 1.支撑云服务运行的硬件和软件系统环境(云架构平台,简称云平台); 2.实现业务逻辑,支持客户应用,对外提供服务的应用服务平台(云服务平台,简称云服务)。 本期我们为您解读“云平台”的业界概况和优势。 云平台——选择 经过数年的爆发式技术发展和几年的市场沉淀,云平台在2017年终于实现了天下一统,来自Google云平台的开源容器集群管理系Kubernetes(通常称为k8s)成为业界事实标准,世界各大知名云服务商和企业为更好促进云平台云服务的发展,以Kubernetes为核心共同发起了一个组织称之为 云计算基金会 (CNCF,Cloud NativeComputing Foundation)。 该组织的目标有两个: · 与开源社区和合作伙伴一起共同把控Kubernetes未来的发展; · 开发新的软件以让整个容器工具集更加健壮。 加入及通过CNCF兼容性认证的部分厂商 可以看到包括: · 国外Google、Amazon、IBM、Microsoft、...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- Linux系统CentOS6、CentOS7手动修改IP地址
- CentOS7安装Docker,走上虚拟化容器引擎之路
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- SpringBoot2全家桶,快速入门学习开发网站教程
- CentOS7设置SWAP分区,小内存服务器的救世主
- Docker快速安装Oracle11G,搭建oracle11g学习环境