TensorFlow.js 學習手冊 (Learning Tensorflow.Js: Powerful Machine Learning in JavaScript)

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TensorFlow.js 學習手冊 (Learning Tensorflow.Js: Powerful Machine Learning in JavaScript)

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內容描述

以JavaScript開發機器學習

「Gant在這本書中開門見山的教導您，網頁開發者使用JavaScript和瀏覽器需要知道的重要知識。」
—Laurence Moroney
AI倡議領導者, Google

「《TensorFlow.js學習手冊》讓您可以邁入TensorFlow.js，讓所有JavaScript開發者獲得新一代網頁應用開發的超能力。"
—Jason Mayes
Google TensorFlow.js資深工程師

「Gant神奇的解釋了複雜的機器學習概念，避免過於複雜的數學陷阱，您很難再找到更好的JavaScript資料科學介紹了。」
—Lee Warrick
全端JavaScript開發者

鑑於對AI的需求和JavaScript的無所不在，TensorFlow.js的狂潮是不可避免的。借由這個Google框架，可以協助經驗豐富的AI老手和Web開發人員推動AI驅動網站的未來發展。在這本指南中，作者Gant Laborde(機器學習與web領域，Google開發人員及專家)為資料科學家、工程師、web開發人員、學生和研究人員等廣大技術受眾，提供了TensorFlow.js實務操作基礎方法。

您將首先學習TensorFlow.js中的一些基本範例，再深入研究神經網路架構、DataFrames、TensorFlow Hub、模型轉換、遷移學習等。讀完本書後，您將瞭解如何使用TensorFlow.js建構和部署產出就緒的深度學習系統。

‧探索張量(tensors)，機器學習的最基本結構
‧使用真實範例將資料轉換為張量及返回
‧使用TensorFlow.js將AI與web相結合
‧使用資源來轉換、訓練和管理機器學習資料
‧從頭開始建構和訓練您自己的訓練模型

目錄大綱

序
第1章 AI 是魔法
第2章 TensorFlow.js 簡介
第3章 張量簡介
第4章 影像張量
第5章 模型介紹
第6章 進階模型與使用者介面
第7章 模型製作資源
第8章 訓練模型
第9章 分類模型與資料分析
第10章 影像訓練
第11章 遷移學習
第12章 骰子化：總結專案
後記
附錄A 練習題解答
附錄B 本章挑戰解答
附錄C 權利和授權
索引

作者介紹

Gant Laborde 是一位自豪的紐奧良本地人和具冒險精神的工程師。他是Infinite Red的擁有者，也是導師、兼任教授、出版作家和獲獎的演講者。作為Google開發人員專家，他從多個角度介紹了 TensorFlow.js，使該概念易於理解。