TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用

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底下是 TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用的內容簡介

人工智慧時代來臨，必須學習的新技術

輕鬆學會「深度學習」：先學Keras再學TensorFlow

★成長最快領域：深度學習與類神經網路，是人工智慧成長最快的領域，讓電腦更接近人類的思考。

★應用深入生活：手機語音助理、人臉識別、影像辨識、手寫辨識、醫學診斷、自然語言處理。

★實作快速上手：只需Python基礎，依照本書Step by Step學習，就可以輕鬆學會深度學習概念與應用。

TensorFlow功能強大、執行效率高、支援各種平台，然而TensorFlow是低階的深度學習程式庫，學習門檻高。所以本書先介紹Keras，Keras是高階的深度學習程式庫（以TensorFlow作為後端引擎），對初學者學習門檻低，可以很容易地建立深度學習模型，並且進行訓練、預測。等讀者熟悉深度學習模型概念與應用後，再來學習TensorFlow就很輕鬆了。

【在Windows安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】

對於初學者而言，在Windows安裝非常簡單容易上手。本書詳細步驟說明，如何在Windows作業系統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。

【在Linux Ubuntu安裝TensorFlow 1.0＋Keras2.0】

因為Linux作業系統是大數據分析與機器學習很常用的平台。本書詳細步驟說明，如何在Linux Ubuntu作業系統上，安裝最新版的TensorFlow 1.0＋Keras2.0。

【使用GPU大幅加快深度學習訓練】博客來書店網路書局

GPU的平行運算架構，可讓深度學習訓練比CPU快數十倍。您必須有Nvidia顯示卡。然後依照本書步驟說明，安裝Cuda、CudNN以及TensorFlow GPU版本，就可以使用GPU大幅加快深度學習訓練。

【MNIST手寫數字影像辨識，可辨識0~9的手寫數字】

以實際範例說明，如何使用Keras與TensorFlow建構MLP（多層感知器）、CNN（卷積神經網路）模型，可辨識0~9的手寫數字。

【CIFAR-10照片影像物體辨識，可辨識10種物體】

以實際範例說明，如何使用Keras建構CNN（卷積神經網路）模型，可辨識照片類別：飛機、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、船、卡車。

【預測鐵達尼號旅客生存機率】

以實際範例說明，如何使用Keras建構MLP（多層感知器）模型、可以預測旅客及鐵達尼號電影男女主角生存機率，並且找出鐵達尼號其他旅客的感人故事。

【IMDb影評文字「自然語言處理」與「情緒分析」】

情緒分析的商業價值，在於透過文字分析，得知顧客對公司或產品的評價，以調整營運策略。本書以實際範例說明，如何運用Keras自然語言處理，並且建構MLP（多層感知器）、RNN（遞歸神經網路）、LSTM（長短期記憶）等模型，可以預測影評文字是正面或負面評價。

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作者：林大貴

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出版社：博碩

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出版日期：2017/06/09
語言：繁體中文

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▲嚴宏鈞。（圖／記者黃克翔攝）

記者王真魚／台中報導

Lamigo桃猿捕手嚴宏鈞生涯首度打總冠軍戰，29日初登場，總教練洪一中、隊友林泓育都按讚，林泓育說：「我覺得以一個新人來說，他真的不錯。」

嚴宏鈞29日先發捕手第9棒，與洋投道恩斯搭擋，兩人下半季末就固定合作，主要是教練團肯定嚴宏鈞的阻殺能力，希望幫助道恩斯嚴加看管跑者，不過兩人這一戰，合計被盜壘4次，嚴宏鈞還有一次阻殺失誤。

談到前一場的狀況，林泓育說：「那並不是單純的盜壘，主要還是投手的節奏被抓到，整體來說，嚴宏鈞真的表現很好。」

嚴宏鈞首度參加總冠軍戰，守備上有些狀況，但打擊有所發揮，4打數2安打，另外3跑回1分，林泓育相信，經過這次台灣大賽的洗禮，嚴宏鈞會更有成長：「對他一定有很大的幫助，包括之後的亞冠賽，尤其是心態方面。」

今年在球隊「捕手荒」適時挺身而出，嚴宏鈞也受到洪總的肯定，特別是態度：「在7月以前，有人會知道嚴宏鈞這位選手嗎？春訓、秋訓期間，他非常認真，所以我覺得他值得一個機會，他也把握得非常好。」

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