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《Tensorflow·js学习手册》，[美] 甘特·拉博德（Gant Laborde） 著，林琪 等 译，出版社： 中国电力出版社。
读书，可以与时俱进，开阔自己，提高自己，充实自己，完善自己，是全球文化[1]科技知识扩容和更新的需要，是知识[2]经济和社会发展的要求。
内容简介
·研究张量，这是机器学习中最基本的结构。
·通过一个真实示例完成数据与张量的来回转换。
·使用TensorFlow.js结合AI和Web。
·使用资源转换、训练和管理机器学习数据。
·从头开始构建和训练你自己的训练模型。
目录
序
前言
第1章 AI是魔法
1．1 JavaScript的AI之路
1．2 什么是智能？
1．3 AI历史
1．4 神经网络
1．5 如今的AI
1．6 为什么选择TensorFlow．js?
1．6．1 强大支持
1．6．2 在线阅读
1．6．3 离线阅读
1．6．4 隐私
1．6．5 多样性
1．7 机器学习类型
1．7．1 快速定义：有监督学习
1．7．2 快速定义：无监督学习
1．7．3 快速定义：半监督学习
1．7．4 快速定义：强化学习
1．7．5 信息过载
1．8 AI无处不在
1．9 框架全貌
什么是模型？
1．10 本书内容
1．10．1 相关代码
1．10．2 各章小节
1．10．3 常见AI/ML术语
1．11 本章复习
复习题
第2章 TensorFlow．js简介
2．1 你好，TensorFlowjs
2．2 利用TensorFlowjs
2．3 准备TensorFlowjs
2．4 在浏览器中设置TensorFlow．js
2．4．1 使用NPM
2．4．2 包含脚本标记
2．5 在Node中设置TensorFlow．js
2．6 检验TensorFlow．js是否正常工作下载和运行示例
2．7 真正使用TensorFlow．js
2．7．1 Toxicity分类器
2．7．2 加载模型
2．7．3 分类
2．8 自己动手
2．9 本章复习
2．9．1 思考题：卡车警报！
2．9．2 复习题
……
第3章 张量介绍
第4章 图像张量
第5章 模型介绍
第6章 高级模型和UI
第7章 建模资源
第8章 训练模型
第9章 分类模型和数据分析
第10章 图像训练
第11章 迁移学习
第12章 Dicify：顶石项目
后记
附录A 复习题答案
附录B 思考题答案
附录C 专利和授权