Deep Learning with TensorFlow book
1.0.0
Basierend auf der offiziellen Version von TensorFlow 2! ! ! Die Kombination aus Theorie und Praxis eignet sich sehr gut zum Einstiegslernen! ! !
Dieses Warehouse enthält PDF-E-Books, unterstützenden Quellcode, unterstützende Kursunterlagen usw. Ein Teil des Codes wurde im Ipython Notebook-Format ersetzt. Vielen Dank an dieses Kind für die Organisation.
Die elektronische Open-Source-Version des PDFs kann auch von Baidu Netdisk mit dem Extraktionscode heruntergeladen werden: juqs. Vielen Dank an Yuncheng Buji Lihuo Children's Shoes für die Bereitstellung der mit Lesezeichen versehenen Version des PDFs.
Die traditionelle chinesische Version dieses Buches wurde veröffentlicht und zur Veröffentlichung in Taiwan, China, autorisiert.
Über dieses Buch wurde von maßgeblichen Medien wie „Machine Heart“ und „Qubit“ berichtet!
Diese Bibliothek steht seit vielen Tagen in Folge weltweit an erster Stelle der Github-Trendliste!
Um Feedback zu Fehlern oder Änderungen zu übermitteln, senden Sie es bitte auf der Github-Problemseite
Kontakt-E-Mail (bei allgemeinen Fragen wird empfohlen, über Github-Probleme zu kommunizieren): liangqu.long AT gmail.com
Lehrer an Hochschulen und Universitäten, die Original-PPT-Materialien und andere Unterrichtspläne anfordern , kontaktieren uns bitte per E-Mail und geben die Schulkurse und andere Informationen an. Im Allgemeinen erhalten wir innerhalb von 3 Tagen eine E-Mail-Antwort.
Wenn Sie Inhalte aus diesem Buch verwenden ( nur für nichtkommerzielle Zwecke ), geben Sie bitte den Autor und den Github-Link an
Die folgenden Universitäten haben dieses Buch als professionelles Lehrbuch oder Nachschlagewerk übernommen (in keiner bestimmten Reihenfolge). Weitere Universitäten sind herzlich willkommen! Senden Sie eine E-Mail, um den Original-PPT-Unterrichtsplan anzufordern.
| Universität für elektronische Wissenschaft und Technologie Chinas | Nordwestliche Polytechnische Universität | Jiaotong-Universität Peking | Xiamen-Universität | Chongqing Universität für Post und Telekommunikation |
|---|---|---|---|---|
| Südost-Universität | ** ** | ** ** | ** ** | |
| Hunan Institut für Information | Xinhua College der Sun Yat-sen-Universität | Technische Universität Dongguan | Pekinger Berufsschule für Wissenschaft und Technologie | |
| Zhengzhou Universität für Leichtindustrie | Berufs- und technische Hochschule Jinhua | Kaohsiung Municipal Xinzhuang Senior High School | Anhui Universität für Finanzen und Wirtschaft | |
| Berufs- und technische Hochschule für Zivilangelegenheiten Changsha | Lanzhou Jiaotong Universität | ** ** | ** ** |
Papierbuch/physisches Buch
Einführungsvideo
Englische Version
TensorFlow-Videokurs
PyTorch Deep Learning Open-Source-Buch
Weitere praktische Fälle von TensorFlow 2 finden Sie hier
Es eignet sich für diejenigen, die keine Grundkenntnisse haben und schnell mit KI beginnen möchten. Es bietet umfassende Dienste wie Fragen und Antworten und Anleitungen.
