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AlphaGo如何战胜人类围棋大师：智能硬件TensorFlow实践
作者
：
出版日期
：
2018/07/01
閱讀格式
：
EPUB
ISBN
：
9787302492702
本書主要闡述了當前機器智能的熱點技術——深度學習和強化學習技術的原理。在此基礎上，介紹AlphaGo結合深度學習和強化學習技術，如何戰勝人類圍棋大師的原理。接下來，將深度學習的理論轉化為實踐，給出如何通過掌握TensorFlow和Keras深度學習框架，制作聲控智能硬件的例子，同時給出機器視覺的物件檢測案例，指導讀者逐步學習使用深度學習技術。本書的主要特點是實踐操作，用實用可運行的案例來上手。本書可作為實踐入門指導書，適用于對機器智能有興趣的高年級本科生，也適合于對機器智能有興趣的人員參考。
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- 书名页
- 版权页
- 内容简介
- 作者简介
- 前言
- 目录
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第1章 机器智能的发展
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1.1 机器智能
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1.1.1 机器智能的定义
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1.1.2 机器智能的分类
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1.2 深度学习
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1.2.1 机器智能的神经网络方法
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1.2.2 人工神经元与人工神经网络
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1.2.3 神经网络的复兴
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1.3 机器学习
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1.3.1 机器学习的基本原理
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1.3.2 机器学习泛化能力
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1.3.3 大数据是深度学习的基础
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参考文献
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第2章 深度学习
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2.1 深度学习的原理
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2.1.1 人工神经元
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2.1.2 多层人工神经网络
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2.1.3 神经网络训练
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2.2 典型的神经网络架构
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2.2.1 卷积神经网络
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2.2.2 循环神经网络
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2.2.3 长短时记忆循环网络
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2.2.4 门控循环单元循环网络
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2.3 机器感知
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2.3.1 语音识别
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2.3.2 计算机视觉
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2.4 深度学习实践
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2.4.1 建模工具
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2.4.2 软硬件工具
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2.5 小结
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参考文献
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第3章 强化学习
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3.1 强化学习基础
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3.1.1 强化学习概述
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3.1.2 深度强化学习
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3.1.3 强化学习框架
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3.2 计算机围棋
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3.2.1 围棋游戏
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3.2.2 蒙特卡洛树搜索
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3.2.3 基于卷积网络的围棋程序
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3.3 阿尔法围棋的原理
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3.3.1 阿尔法围棋团队
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3.3.2 深度卷积网络
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3.3.3 结合策略网络和价值网络的蒙特卡洛树搜索
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3.3.4 阿尔法围棋技术总结
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3.4 小结
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参考文献
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第4章 TensorFlow简介
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4.1 TensorFlow
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4.2 使用
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4.2.1 TensorFlow起步
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4.2.2 TensorFlow数据的结构
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4.2.3 TensorFlow的工作流程
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4.3 Tensor运算
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4.4 导入实验数据
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4.4.1 NumpyArray方法
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4.4.2 TensorFlow组件方法
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4.4.3 TensorFlow示例
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4.5 TensorBoard示例
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4.6 小结
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参考文献
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第5章 Keras简介
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5.1 Keras
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5.2 组织结构
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5.2.1 Models
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5.2.2 Core Layers
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5.2.3 Layers
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5.2.4 Activations
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5.2.5 Optimizers
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5.3 Keras实践
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5.3.1 Keras安装
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5.3.2 Keras使用
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5.4 小结
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参考文献
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第6章 声控智能1——预处理与训练
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6.1 声控智能
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6.1.1 语音指令
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6.1.2 语音时频谱图
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6.1.3 语音文件录音
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6.2 实验过程
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6.2.1 语音数据预处理
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6.2.2 语音识别网络
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6.2.3 TensorFlow/Keras的使用
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6.3 小结
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参考文献
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第7章 声控智能2——部署
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7.1 网站端——在线推断
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7.1.1 云知音网站功能
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7.1.2 Flask网站搭建
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7.1.3 Flask＋Keras实现
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7.2 移动端——离线推断
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7.2.1 移动端的网络模型文件
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7.2.2 安卓平台的TensorFlow库生成
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7.2.3 安卓应用的TensorFlow库调用
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7.2.4 安卓应用的录音功能调用
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7.2.5 快速集成开发
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7.3 小结
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参考文献
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第8章 PYNQ语音识别
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8.1 PYNQ
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8.1.1 PYNQ简介
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8.1.2 PYNQ-Z1开发板
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8.1.3 Jupyter Notebook
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实验设计
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8.2.1 PYNQ设置
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8.2.2 服务器端设置
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8.3 实验过程
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8.3.1 AudioInput
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8.3.2 传送云端
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参考文献
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第9章 TX1视觉对象检测
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9.1 英伟达Jetson TX1
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9.2 YOLO算法
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9.2.1 YOLO算法
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9.2.2 YOLOv2算法
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9.2.3 YOLO的TX1实践
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9.3 算法
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9.3.1 SSD算法介绍
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9.3.2 SSD的TX1实践
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参考文献
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- 后记
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附录A Python和TensorFlow操作基础
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A.1 实践基础
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A.2 TensorFlow实践基础
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- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
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