
会员
TensorFlow移动端机器学习实战
王众磊 陈海波更新时间:2020-04-03 12:44:09
最新章节:11.2 人工智能的发展方向开会员,本书免费读 >
随着人工智能技术的普及和边缘计算等新兴技术的兴起,很多人工智能的应用逐渐从云端向边缘设备和终端设备转移,基于移动端设备和嵌入式设备等小型设备的人工智能应用的开发越来越重要。TensorFlow作为开源机器学习框架,提供了对不同开发环境和设备的支持。本书详细讲解了如何使用TensorFlow进行端到端机器学习应用的开发,以及使用TensorFlowLite在小型设备(包括Android、iOS、树莓派(RaspberryPi))上进行应用开发的要点和相应的实战案例。本书也讲解了针对Android的硬件加速技术,以及业界流行的机器学习应用框架。本书代码基本对应TensorFlow2.0。本书适合没有人工智能开发经验的初学者,以及有一定相关经验并且希望在人工智能应用上更加深入了解的开发者阅读。
上架时间:2019-10-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
TensorFlow移动端机器学习实战最新章节
查看全部- 11.2 人工智能的发展方向
- 11.1 TensorFlow 2.0和路线图
- 第11章 基于移动设备的机器学习的未来
- 10.2 联合学习(Federated Learning)
- 10.1 ML Kit
- 第10章 机器学习应用框架
- 9.2 硬件加速
- 9.1 神经网络接口
- 第9章 TensorFIow的硬件加速
- 8.3 设计机器学习应用程序要点
王众磊 陈海波
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
高效用DeepSeek:职场逆袭的实战指南
本书以DeepSeek应用为基础,讲解了DeepSeek在自媒体、咨询、营销、教育、翻译、职场、编程等多个领域的应用。书中通过丰富的案例和详细的指导,展示了DeepSeek如何帮助自媒体人打造“爆款”内容,如何为咨询提供高效决策支持,如何在营销中实现流量裂变,如何重塑未来学习范式,以及如何助力职场人和企业实现业务增效等。本书内容通俗易懂,案例丰富,无论是AI(ArtificialIntellig计算机8.2万字 - 会员
《机器学习》习题参考
本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字 - 会员
AI时代架构师修炼之道:ChatGPT让架构师插上翅膀
本书以ChatGPT为核心工具,揭示了人工智能技术对架构师的角色和职责进行颠覆和重塑的关键点。全书通过共计13章的系统内容,探讨AI技术在架构设计中的应用,以及AI对传统架构师工作方式的影响,读者可以了解如何利用ChatGPT这一强大的智能辅助工具,提升架构师的工作效率和创造力。计算机7字 - 会员
巧用ChatGPT轻松学演讲
本书分为23章,从基础的演讲知识入手,到演讲稿的写作技巧,再到指导读者如何有效地利用ChatGPT进行演讲稿写作和演讲练习,最后通过实际的行业案例进行深入的学习和实战应用。使读者不仅可以学习演讲的相关知识,还能对如何利用ChatGPT进行有效的演讲有所理解。计算机19.1万字 - 会员
AI爆款文案:巧用AI大模型让文案变现插上翅膀
本书通过对10款人工智能应用的介绍及调试,帮助读者快速掌握人工智能辅助文案变现的方式。本书共10章,分别讲解AI智能创作,AI爆款文案写作工具,人工智能辅助泛流量文案、泛商业文案、私域文案创作,利用人工智能实现文案变现的底层逻辑,以及在今日头条、百家号、小红书、知乎等平台及不同展示形式下进行文案创作的实战案例等。计算机12.2万字 - 会员
Joy RL:强化学习实践教程
本书是继《EasyRL:强化学习教程》(俗称“蘑菇书”)之后,为强化学习的读者专门打造的一本深入实践的全新教程。全书大部分内容基于3位作者的实践经验,涵盖马尔可夫决策过程、动态规划、免模型预测、免模型控制、深度学习基础、DQN算法、DQN算法进阶、策略梯度、Actor-Critic算法、DDPG与TD3算法、PPO算法等内容,旨在帮助读者快速入门强化学习的代码实践,并辅以一套开源代码框架“Joy计算机7.8万字 - 会员
人工智能数学基础与Python机器学习实战
本书分为3个部分:第1章和第2章是人工智能的数学基础,主要介绍了机器学习的概念、Python开发环境的搭建、机器学习bibei的数学知识,以及线性代数和概率论的相关知识;第3~12章主要介绍了回归模型、分类模型、聚类模型、半监督模型的建立和相关算法的理论,以及如何使用sklearn具体实现相关算法模型的搭建;第13章介绍了Spark机器学习,笔者认为对于机器学习,不能只限于Python中的skle计算机0字 - 会员
AIGC革命:Web 3.0时代的新一轮科技浪潮
本书立足于AIGC技术前沿与发展趋势,全面阐述了AIGC的概念内涵、底层技术与应用场景,详细梳理全球科技巨头在AIGC领域的战略布局,并辅之以大量生动有趣的案例,深度剖析AIGC在各行业领域的应用场景,旨在引导读者真切感受AIGC革命浪潮蕴含的商业创造力。全书分为五个部分,共18章。第一部分主要厘清AIGC技术的起源与演变,阐述席卷全球的AIGC背后的技术架构以及AIGC的应用场景;第二部分重点剖计算机11.4万字 - 会员
人工智能算法基础
本书分为4章,共20章。其中第1篇为基础算法篇,从第1章到第9章,讲述排序、查找、线性结构、树、散列、图、堆栈等基本数据结构算法;第2篇为机器学习算法篇,从第10章到第14章,讲述分类算法、回归算法、聚类算法、降维算法和集成学习算法;第3篇为强化学习算法篇,从第15章到第16章,讲述基于价值的强化学习算法和基于策略的强化学习算法;第4篇为深度学习算法篇,从第17章到第19章,讲述神经网络模型算法、计算机0字