Deep Learning with Python 2024 pdf epub mobi 电子书

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Deep Learning with Python 2024 pdf epub mobi 电子书著者简介

François Chollet works on deep learning at Google in Mountain View, CA. He is the creator of the Keras deep-learning library, as well as a contributor to the TensorFlow machine-learning framework. He also does deep-learning research, with a focus on computer vision and the application of machine learning to formal reasoning. His papers have been published at major conferences in the field, including the Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), the Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems (NIPS), the International Conference on Learning Representations (ICLR), and others.

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发表于2024-12-22

Deep Learning with Python 2024 pdf epub mobi 电子书

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Deep Learning with Python 电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

第一次写书评，因为第一次看技术书感觉大有收获（也许是我看的不多）。我之前学过c++，用python做过大作业，所以一开始用这本书感觉刚好，如果没有python基础，那可能不太适合。这本书一个最大的优点就是可以实际上手，加深自己的理解，在上手的过程中，也越发理解到深度学习...

评分☆☆☆☆☆

这本书从6月11号那天老板递到我手里，到今天刚好六周，在这期间我逐字逐句地啃了这本书，并在每周的周二和周五下午给组里的其他人讲这本书，每次讲3个小时。直到五分钟前刚刚讲完最后一章，写了175页的PPT。感想从何谈起呢？先说Keras吧，这本书的作者是Keras的作者，所以本书...

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出版者:Manning Publications

作者:Francois Chollet

出品人:

页数:350

译者:

出版时间:2017-10-31

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781617294433

丛书系列:

图书标签: 深度学习 Python 机器学习人工智能 Keras DeepLearning 计算机编程

Deep Learning with Python 2024 pdf epub mobi 电子书图书描述

Deep Learning with Python introduces the field of deep learning using the Python language and the powerful Keras library. Written by Keras creator and Google AI researcher François Chollet, this book builds your understanding through intuitive explanations and practical examples. You'll explore challenging concepts and practice with applications in computer vision, natural-language processing, and generative models. By the time you finish, you'll have the knowledge and hands-on skills to apply deep learning in your own projects.

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Deep Learning with Python 2024 pdf epub mobi 用户评价

评分☆☆☆☆☆

应该改名deep learning in keras. 不过最后一段对于deep learning的看法和预想倒是很有前瞻性，值得阅读。

评分☆☆☆☆☆

1-4, 平庸，适合复习，不适合初学；5，transfer learning, visualization讲的很好，惜无semantic segmentation等高级话题；7，keras技巧，对于组建DAG型网有用，我的感受是这些技巧对阅读学术论文也有帮助

评分☆☆☆☆☆

intro

评分☆☆☆☆☆

深度学习交给你的不仅仅是技术，还有人是如何认识事物的思想，而这也是与哲学更为接近的一部分，也是更为有趣的地方。越来越发现自然科学与哲学之间存在的千丝万缕联系是如此有趣，这也是我喜欢机器学习、模式识别的原因，超越技术之外的思想可以泛化到对世界的认知，而对“认知”过程和机理的了解则开启了最为奇妙的认知旅程——认识自己，则认识世界。在看过《形而上学》之后，看康德会有不一样的体会，而这些书应该也会为我看《GEB》奠定很好的基础吧。

评分☆☆☆☆☆

非常喜欢的一本书，读到一半才发现作者就是keras的开发者。代码和注释的排版非常良心，基本上主流方法也介绍到了。上学期都是看文档和github自己瞎折腾，要是这本书早出半年估计就会少走一些弯路了……

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