TensorFlow là một thư viện học sâu mã nguồn mở được phát triển và duy trì bởi Google. Nó cung cấp lập trình luồng dữ liệu thực hiện một loạt các tác vụ học máy. Nó được xây dựng để chạy trên nhiều CPU hoặc GPU và thậm chí cả hệ điều hành di động, và nó có một số trình bao bọc bằng các ngôn ngữ như Python, C ++ hoặc Java.
Dưới đây là danh sách 10 cuốn sách hàng đầu cho Tensor Flow được tuyển chọn nên là một phần của bất kỳ thư viện Scienctists Learners dành cho người mới bắt đầu đến học sâu nâng cao / học máy.
1) Tìm hiểu TensorFlow 2.0: Triển khai các mô hình Học máy và Học sâu với Python
Learn TensorFlow là cuốn sách được viết bởi Pramod Singh và Avish Manure. Cuốn sách bắt đầu bằng cách giới thiệu khung công tác TensorFlow 2.0 và những thay đổi lớn so với bản phát hành cuối cùng của nó. Cuốn sách cũng tập trung vào việc xây dựng mô hình Học máy được giám sát bằng TensorFlow.
Cuốn sách cũng hướng dẫn cách bạn có thể xây dựng mô hình bằng cách sử dụng công cụ ước tính khách hàng. Bạn cũng sẽ học cách sử dụng TensorFlow để xây dựng các mô hình học máy và học sâu. Tất cả mã được đưa ra trong cuốn sách này sẽ có sẵn dưới dạng tập lệnh thực thi tại Github.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon2) Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras
Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras là một cuốn sách được viết bởi Rowel Atienza. Cuốn sách hướng dẫn bạn một số kỹ thuật học sâu nâng cao hiện nay.
Cuốn sách này cũng dạy bạn về học sâu, học không giám sát bằng cách sử dụng thông tin lẫn nhau, phát hiện đối tượng (SSD). Cuốn sách cũng chỉ ra cách tạo ra AI hiệu quả bằng những kỹ thuật cập nhật nhất. Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu về GAN và cách chúng có thể mở khóa các cấp hiệu suất mới của AI.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon3) Dòng chảy căng trong 1 ngày
Tensorflow in 1 Day là cuốn sách được viết bởi Krishna Rungta. Cuốn sách dạy bạn chủ đề phức tạp này bằng ngôn ngữ tiếng Anh dễ hiểu. Nó có một đồ thị, tính năng tuyệt vời. Nó giúp nhà khoa học dữ liệu trực quan hóa mạng nơ-ron được thiết kế của mình bằng cách sử dụng TensorBoard.
Cuốn sách bao gồm các chủ đề như Học sâu là gì ?, Học máy so với Học sâu, TensorFlow là gì ?, và các chủ đề nâng cao như Jupyter Notebook, Tensorflow trên AWS, v.v.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon4) TinyML: Học máy với TensorFlow Lite trên Arduino và Vi điều khiển công suất cực thấp
TinyML: Học máy với TensorFlow Lite là cuốn sách được viết bởi Pete Warden và Daniel Situnayke. Với cuốn sách tham khảo học tập thực tế này, bạn sẽ bước vào lĩnh vực TinyML. Cuốn sách bao gồm học tập sâu và các hệ thống nhúng kết hợp để biến những điều đáng kinh ngạc có thể thực hiện được với các thiết bị nhỏ bé.
Cuốn sách này lý tưởng cho các nhà phát triển phần mềm và phần cứng, những người muốn xây dựng các hệ thống nhúng bằng máy học.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon5) Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow là một cuốn sách được viết bởi Hushan Ganegedara. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ học cách áp dụng các mô hình RNN hiệu suất cao, các ô bộ nhớ ngắn hạn (LSTM), cho các tác vụ NLP. Bạn cũng sẽ có thể khám phá bản dịch máy thần kinh và triển khai bộ dịch máy thần kinh.
Sau khi đọc cuốn sách này, bạn sẽ hiểu về công nghệ NLP. Bạn cũng sẽ có thể áp dụng TensorFlow trong các ứng dụng NLP học sâu và cách thực hiện các nhiệm vụ NLP cụ thể.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon6) Dự án máy học TensorFlow
TensorFlow Machine Learning Projects là cuốn sách được viết bởi Ankit Jain, Armando Fandango và Amita Kapoor. Cuốn sách này cũng dạy cách xây dựng các dự án nâng cao. Bạn cũng sẽ có thể giải quyết những thách thức phổ biến bằng cách sử dụng các thư viện từ hệ sinh thái TensorFlow.
Cuốn sách này cũng hướng dẫn cách bạn có thể xây dựng các dự án trong các miền khác nhau trong thế giới thực, bộ mã tự động, hệ thống giới thiệu, học tập củng cố, v.v. Đến cuối cuốn sách tham khảo này, bạn sẽ có được kiến thức chuyên môn cần thiết để xây dựng các dự án máy học.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon7) Thị giác máy tính thực hành với TensorFlow 2
Tầm nhìn máy tính thực hành với TensorFlow 2 là cuốn sách được viết bởi Benjamin Planche và Eliot Andres. Cuốn sách này sẽ giúp bạn khám phá khuôn khổ mã nguồn mở của Google dành cho học máy. Bạn cũng sẽ hiểu cách hưởng lợi từ việc sử dụng mạng nơ-ron phức hợp (CNN) cho các tác vụ trực quan.
Cuốn sách bắt đầu với những kiến thức cơ bản về thị giác máy tính và học sâu. Cuốn sách cũng hướng dẫn bạn cách xây dựng một mạng nơ-ron từ đầu. Cuốn sách giúp bạn hướng dẫn cách phân loại hình ảnh bằng các giải pháp hiện đại, chẳng hạn như Inception và ResNet, và trích xuất nội dung cụ thể bằng phương pháp Bạn Chỉ Nhìn Một lần (YOLO).
Ở phần cuối của cuốn sách tài liệu học tập này, bạn sẽ có cả hiểu biết lý thuyết và kỹ năng thực hành. Nó cũng giúp bạn giải quyết các vấn đề về thị lực máy tính nâng cao.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon8) Học sâu chuyên nghiệp với TensorFlow
Pro Deep Learning with TensorFlow là cuốn sách được viết bởi Santanu Pattanayak. Bạn cũng sẽ có thể hiểu được sự hiểu biết và trực giác toán học. Nó giúp bạn tự mình phát minh ra các kiến trúc và giải pháp học sâu mới.
Cuốn sách cung cấp kiến thức chuyên môn thực tế để bạn có thể học cách học sâu từ đầu. Cuốn sách TensorFlow này sẽ cho phép bạn bắt đầu nhanh chóng bằng cách sử dụng TensorFlow. Nó giúp bạn tối ưu hóa các kiến trúc học sâu khác nhau.
Cuốn sách bao gồm nhiều khái niệm thực tế về học sâu có liên quan trong bất kỳ ngành nào được nhấn mạnh trong cuốn sách này. Mã được đưa ra trong tài liệu tham khảo này có sẵn ở dạng sổ ghi chép và tập lệnh iPython.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon9) Học sâu thực tế cho Cloud, Mobile và Edge
Học sâu thực tế cho Cloud, Mobile và Edge là cuốn sách được viết bởi Anirudh Koul, Siddha Ganju và Meher Kasam. Cuốn sách này hướng dẫn bạn cách xây dựng các ứng dụng học sâu thực tế cho đám mây, thiết bị di động, trình duyệt.
Cuốn sách dạy bạn quá trình chuyển đổi một ý tưởng thành một thứ mà mọi người trong thế giới thực có thể sử dụng. Cuốn sách này cũng hướng dẫn cách bạn có thể phát triển Trí tuệ nhân tạo cho một loạt thiết bị, bao gồm Raspberry Pi và Google Coral. Bạn cũng sẽ nhận được nhiều mẹo thiết thực để tối đa hóa độ chính xác và tốc độ của mô hình.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon10) Học sâu: Phương pháp tiếp cận của học viên
Học sâu là một cuốn sách được viết bởi Josh Patterson và Adam Gibson. Hướng dẫn thực hành này không chỉ cung cấp thông tin thiết thực nhất về chủ đề này. Nó cũng giúp bạn bắt đầu xây dựng mạng học sâu hiệu quả.
Bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết học sâu trước khi giới thiệu mã nguồn mở Deeplearning4j (DL4J) của họ. Nó là một thư viện để phát triển quy trình công việc cấp sản xuất. Bằng cách sử dụng các ví dụ trong thế giới thực, bạn sẽ học được các phương pháp và chiến lược một cách dễ dàng.
Kiểm tra giá mới nhất và đánh giá của người dùng trên Amazon