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TensorFlow全棧開(kāi)發(fā)工程實(shí)踐 
定 價(jià)：102 元 叢書名：人工智能工程進(jìn)階系列
9 7 6 8 1 7 5 5 9 2 5 2 0 讀者對(duì)象:本書適合有計(jì)算機(jī)專業(yè)和數(shù)學(xué)專業(yè)背景的初、中級(jí)開(kāi)發(fā)者閱讀, 以便快速掌握和駕馭人工智能全棧技術(shù), 也適合作為在職人工智能模型開(kāi)發(fā)人員查詢時(shí)使用的手冊(cè)級(jí)工具用書, 還適合作為中職學(xué)校、高等院校及培訓(xùn)機(jī)構(gòu)計(jì)算機(jī)人工智能和大數(shù)據(jù)等相關(guān)專業(yè)的教學(xué)用書
本書共分為8章, 主要內(nèi)容包括與人工智能相關(guān)的數(shù)學(xué)知識(shí), Python語(yǔ)言所特有的語(yǔ)法和技巧, 如何實(shí)現(xiàn)透明無(wú)縫的Docker模型發(fā)布, 業(yè)界優(yōu)秀的Git代碼版本管理工具, 模型開(kāi)發(fā)環(huán)境的配置, 高級(jí)人工智能開(kāi)發(fā)工程師常用的IDE開(kāi)發(fā)工具, 經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的剖析和分解, 如何實(shí)現(xiàn)RPC遠(yuǎn)程調(diào)用, 訓(xùn)練樣本序化組織結(jié)構(gòu)TFRecord, 模型訓(xùn)練、保存和封裝發(fā)布, 模型訓(xùn)練的 GPU 配置和機(jī)制策略的部署, 模型從訓(xùn)練到發(fā)布的完整示例等。
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