Tensorflow·js學習手冊檢視原始碼討論檢視歷史
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《Tensorflow·js學習手冊》，[美] 甘特·拉博德（Gant Laborde） 著，林琪 等 譯，出版社： 中國電力出版社。
讀書，可以與時俱進，開闊自己，提高自己，充實自己，完善自己，是全球文化[1]科技知識擴容和更新的需要，是知識[2]經濟和社會發展的要求。
內容簡介
·研究張量，這是機器學習中最基本的結構。
·通過一個真實示例完成數據與張量的來迴轉換。
·使用TensorFlow.js結合AI和Web。
·使用資源轉換、訓練和管理機器學習數據。
·從頭開始構建和訓練你自己的訓練模型。
目錄
序
前言
第1章 AI是魔法
1．1 JavaScript的AI之路
1．2 什麼是智能？
1．3 AI歷史
1．4 神經網絡
1．5 如今的AI
1．6 為什麼選擇TensorFlow．js?
1．6．1 強大支持
1．6．2 在線閱讀
1．6．3 離線閱讀
1．6．4 隱私
1．6．5 多樣性
1．7 機器學習類型
1．7．1 快速定義：有監督學習
1．7．2 快速定義：無監督學習
1．7．3 快速定義：半監督學習
1．7．4 快速定義：強化學習
1．7．5 信息過載
1．8 AI無處不在
1．9 框架全貌
什麼是模型？
1．10 本書內容
1．10．1 相關代碼
1．10．2 各章小節
1．10．3 常見AI/ML術語
1．11 本章複習
複習題
第2章 TensorFlow．js簡介
2．1 你好，TensorFlowjs
2．2 利用TensorFlowjs
2．3 準備TensorFlowjs
2．4 在瀏覽器中設置TensorFlow．js
2．4．1 使用NPM
2．4．2 包含腳本標記
2．5 在Node中設置TensorFlow．js
2．6 檢驗TensorFlow．js是否正常工作下載和運行示例
2．7 真正使用TensorFlow．js
2．7．1 Toxicity分類器
2．7．2 加載模型
2．7．3 分類
2．8 自己動手
2．9 本章複習
2．9．1 思考題：卡車警報！
2．9．2 複習題
……
第3章 張量介紹
第4章 圖像張量
第5章 模型介紹
第6章 高級模型和UI
第7章 建模資源
第8章 訓練模型
第9章 分類模型和數據分析
第10章 圖像訓練
第11章 遷移學習
第12章 Dicify：頂石項目
後記
附錄A 複習題答案
附錄B 思考題答案
附錄C 專利和授權