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行動裝置上的AI:使用TensorFlow on iOS Android及樹莓派

行動裝置上的AI:使用TensorFlow

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9789865501310
王眾磊,陳海波
深智數位
2020年5月20日
227.00  元
HK$ 192.95  






ISBN:9789865501310
  • 規格:平裝 / 336頁 / 17 x 23 x 1.7 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 概論/科技趨勢 > 人工智慧/機器學習

















      ◎ 用電腦玩AI不稀奇,在行動裝置上執行才夠力

      ◎ 最新行動端的AI架構,包括NNAPI、CoreML

      ◎ 在Android、 iOS及樹莓派上開發視覺及語音AI應用程式

      ◎ 使用TensorFlow Serving+TPU訓練及最佳化模型

      ◎ TensorFlow Mobile執行影像分類、物體偵測、時尚、聲音識別

      ◎ TensorFlow Lite+GPU的使用,還有ML Kit

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      作為TensorFlow的開發者和使用者,作者完整地講解使用TensorFlow進行端到端開發的實例和開發技巧,同時分享如何使用開源工具進行軟體發展的工程實作和經驗。本書提供全方位的視角?明為讀者開啟不同的思路,即使作為一本軟體發展和工程開發的書籍閱讀,也會使讀者受益匪淺。

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      全書大綱如下

      ?機器學習和TensorFlow 簡述

      ?建置開發環境

      ?以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程

      ?建置TensorFlow Mobile

      ?用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用

      ? TensorFlow Lite 的架構

      ?用TensorFlow Lite 建置機器學習應用

      ?行動端的機器學習開發

      ?TensorFlow 的硬體加速

      ?機器學習應用架構

      ?以行動裝置為基礎的機器學習的未來

      

      適合讀者群:機器學習初學者、對機器學習感興趣者,或大專院校相關科系學生。

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    本書特色

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      ◎ TensorFlow開發者之一的傾力著作,最佳工程實作?

      ◎ 全面、深入、實例多,一本掌握Google 深度學習框架

      ◎ TensorFlow行動端開發及端到端應用開發的實戰寶典



     





    前言



    01 機器學習和TensorFlow 簡述

    1.1 機器學習和TensorFlow 的歷史及發展現狀

    1.2 在行動裝置上執行機器學習的應用

    1.3 機器學習架構



    02 建置開發環境

    2.1 開發主機和裝置的選擇

    2.2 在網路代理環境下開發

    2.3 整合式開發環境IDE

    2.4 建置工具Bazel?

    2.5 載入TensorFlow?

    2.6 文件



    03 以行動端為基礎的機器學習的開發方式和流程

    3.1 開發方式和流程簡介

    3.2 使用TPU 進行訓練

    3.3 裝置端進行機器學習訓練

    3.4 使用TensorFlow Serving 最佳化TensorFlow 模型

    3.5 TensorFlow 擴充(Extended)



    04 建置TensorFlow Mobile

    4.1 TensorFlow Mobile 的歷史

    4.2 TensorFlow 程式結構?

    4.3 建置及執行



    05 用TensorFlow Mobile 建置機器學習應用

    5.1 準備工作?

    5.2 影像分類(Image Classification)

    5.3 物體檢測(Object Detection)

    5.4 時尚繪製(Stylization)

    5.5 聲音識別(Speech Recognization)

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    06 TensorFlow Lite 的架構

    6.1 模型格式

    6.2 底層結構和設計?

    6.3 工具?



    07 用TensorFlow Lite 建置機器學習應用

    7.1 模型設計

    7.2 開發應用

    7.3 TensorFlow Lite 的應用

    7.4 TensorFlow Lite 使用GPU?

    7.5 訓練模型?



    08 行動端的機器學習開發

    8.1 其他裝置的支援?

    8.2 設計和最佳化模型

    8.3 設計機器學習應用程式要點



    09 TensorFlow 的硬體加速

    9.1 神經網路介面

    9.2 硬體加速?



    10 機器學習應用架構

    10.1 ML Kit

    10.2 聯合學習(Federated Learning)

    11 以行動裝置為基礎的機器學習的未來

    11.1 TensorFlow 2.0 和路線圖

    11.2 人工智慧的發展方向






    前言




    其 他 著 作