Die 11 BESTEN TensorFlow-Bücher (Update 2024)

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TensorFlow ist eine Open-Source-Deep-Learning-Bibliothek, die von Google entwickelt und gepflegt wird. Es bietet Datenflussprogrammierung, die eine Reihe von maschinellen Lernaufgaben ausführt. Es wurde für die Ausführung auf mehreren CPUs oder GPUs und sogar mobilen Betriebssystemen entwickelt und verfügt über mehrere Wrapper in Sprachen wie Python, C++ oder Java.

Sind Sie daran interessiert, die Tensorflow-Fähigkeiten zu erlernen und suchen nach einem hervorragenden Buch, das Ihnen dabei hilft, Ihre Tensorflow-Kenntnisse in die Höhe zu treiben? Dann sind Sie bei uns genau richtig.

Hier ist eine kuratierte Liste der besten Bücher zum Erlernen von Tensorflow für Anfänger. Diese Bücher werden von Tensorflow-Experten wärmstens empfohlen und sind hilfreich für Studenten, die Programmiergrundlagen zu verstehen. Diese Ressourcen werden Sie dabei unterstützen, Ihre Karriere in diesem vielversprechenden Bereich aufzubauen und Sie zu einem besseren Tensorflow-Entwickler zu machen.
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Beste Tensorflow-Bücher für Anfänger

Buchtitel: Autorenname: Neueste Ausgabe: Herausgeber: Bewertungen: Link:
Lernen Sie TensorFlow 2.0 Pramod Singh 1st Edition Apress Erfahren Sie mehr
Erweitertes Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras Rowel Atienza 2nd Edition Packt Publishing Limited Erfahren Sie mehr
Tensorflow in 1 Tag Krishna Rungta 1st Edition Guru99 Erfahren Sie mehr
TinyML Peter Warden 1st Edition O'Reilly Erfahren Sie mehr
Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow Also, Ganegedara 1st Edition Paketveröffentlichung Erfahren Sie mehr

1) Lernen Sie TensorFlow 2.0: Implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning mit Python

#1 Top-Wahl
Lernen Sie TensorFlow 2.0
3.0

Autorenname: Pramod Singh

Herausgeber: Apress

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 194 Seiten

Learn TensorFlow ist ein Buch von Pramod Singh und Avish Manure. Das Buch beginnt mit der Einführung des TensorFlow 2.0-Frameworks und den wichtigsten Änderungen gegenüber der letzten Version. Das Buch konzentriert sich auch auf die Erstellung von Modellen für überwachtes maschinelles Lernen mit TensorFlow.

Das Buch lehrt auch, wie Sie mithilfe von Kundenschätzern Modelle erstellen können. Sie erfahren außerdem, wie Sie mit TensorFlow Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning erstellen. Der gesamte in diesem Buch enthaltene Code wird in Form ausführbarer Skripte auf Github verfügbar sein.


2) Erweitertes Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras

#2
Erweitertes Deep Learning mit TensorFlow 2 und Kera
4.4

Autorenname: Rowel Atienza

Herausgeber: Packt Publishing Limited

Neueste Ausgabe: 2nd Edition 

Anzahl der Seiten: 512 Seiten

Advanced Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras ist ein Buch von Rowel Atienza. Das Buch vermittelt Ihnen einige fortgeschrittene Deep-Learning-Techniken, die heute verfügbar sind.

In diesem Buch lernen Sie auch Deep Learning, unüberwachtes Lernen unter Verwendung gegenseitiger Informationen und Objekterkennung (SSD). Das Buch zeigt auch, wie man mit modernsten Techniken eine effektive KI schafft. In diesem Buch erfahren Sie mehr über GANs und wie sie neue Ebenen der KI-Leistung erschließen können.


3) Tensorflow in 1 Tag

#3
TensorFlow in 1 Tag
3.6

Autorenname: Krishna Rungta

Herausgeber: Guru99

Anzahl der Seiten: 446 Seiten

Tensorflow in 1 Day ist ein Buch von Krishna Rungta. Das Buch lehrt Sie diese Komplex Thema in leicht verständlicher englischer Sprache. Es verfügt über eine fantastische Grafik- und Berechnungsfunktion. Es hilft Datenwissenschaftlern, sein entworfenes neuronales Netzwerk mithilfe von TensorBoard zu visualisieren.

Das Buch behandelt Themen wie „Was ist Deep Learning?“, Maschinelles Lernen vs. Deep Learning, Was ist TensorFlow? und fortgeschrittene Themen wie Jupyter Notebook, Tensorflow auf AWS und mehr.


4) TinyML: Maschinelles Lernen mit TensorFlow Lite auf Arduino und Ultra-Low-Power-Mikrocontrollern

#4
TinyML
4.5

Autorenname: Peter Warden

Herausgeber: O'Reilly 

Anzahl der Seiten: 350 Seiten

TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite ist ein Buch von Pete Warden und Daniel Situnayke. Mit diesem praktischen Lernnachschlagewerk steigen Sie in den Bereich TinyML ein. Das Buch befasst sich mit Deep Learning und eingebetteten Systemen, die zusammen erstaunliche Dinge mit winzigen Geräten ermöglichen.

Dieses Buch ist ideal für Software- und Hardwareentwickler, die eingebettete Systeme erstellen möchten Maschinelles Lernen.


5) Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow

#5
Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow
4.1
$31.99

Autorenname: Also, Ganegedara

Herausgeber: Paketveröffentlichung

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 474 Seiten

02 19:2024 Uhr GMT

Natural Language Processing with TensorFlow ist ein Buch von Hushan Ganegedara. In diesem Buch erfahren Sie außerdem, wie Sie leistungsstarke RNN-Modelle, Kurzzeitgedächtniszellen (LSTM), auf NLP-Aufgaben anwenden. Sie werden auch in der Lage sein, die neuronale maschinelle Übersetzung zu erkunden und einen neuronalen maschinellen Übersetzer zu implementieren.

Nachdem Sie dieses Buch gelesen haben, werden Sie die NLP-Technologie verstehen. Sie werden auch in der Lage sein, TensorFlow in Deep-Learning-NLP-Anwendungen anzuwenden und spezifische NLP-Aufgaben auszuführen.


6) TensorFlow-Projekte für maschinelles Lernen

#6
TensorFlow-Projekte für maschinelles Lernen
4.0

Autorenname: Ankit Jaina

Herausgeber: Paketveröffentlichung

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 324 Seiten

TensorFlow Machine Learning Projects ist ein Buch von Ankit Jain, Armando Fandango und Amita Kapoor. In diesem Buch erfahren Sie auch, wie Sie fortgeschrittene Projekte erstellen. Sie können auch häufig auftretende Herausforderungen bewältigen, indem Sie Bibliotheken aus TensorFlow verwenden ecosSystem.

In diesem Buch erfahren Sie außerdem, wie Sie Projekte in verschiedenen realen Domänen, Autoencodern, Empfehlungssystemen, verstärkendem Lernen usw. erstellen können. Am Ende dieses Nachschlagewerks verfügen Sie über das erforderliche Fachwissen zum Erstellen von Projekten für maschinelles Lernen.


7) Praktische Computer Vision mit TensorFlow 2

#7
Praktische Computer Vision mit TensorFlow 2
4.1

Autorenname: Benjamin Planche

Herausgeber: Paketveröffentlichung

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 374 Seiten

Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 ist ein Buch von Benjamin Planche und Eliot Andres. Dieses Buch hilft Ihnen, das Open-Source-Framework von Google für maschinelles Lernen zu erkunden. Sie werden auch verstehen, wie Sie von der Verwendung von Convolutional Neural Networks (CNNs) für visuelle Aufgaben profitieren können.

Das Buch beginnt mit den Grundlagen von Computer Vision und Deep Learning. Das Buch zeigt Ihnen auch, wie Sie ein neuronales Netzwerk von Grund auf aufbauen. Das Buch hilft Ihnen dabei, zu lernen, wie Sie Bilder mit modernen Lösungen wie Inception und ResNet klassifizieren und spezifische Inhalte mithilfe der You Only Look Once (YOLO)-Methode extrahieren.

Am Ende dieses Studienmaterialbuchs verfügen Sie sowohl über das theoretische Verständnis als auch über praktische Fähigkeiten. Es hilft Ihnen auch bei der Lösung fortgeschrittener Computer-Vision-Probleme.


8) Pro Deep Learning mit TensorFlow

#8
Pro Deep Learning mit TensorFlow
4.1

Autorenname: Santanu Pattanayak

Herausgeber: Apress

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 730 Seiten

Pro Deep Learning mit TensorFlow ist ein Buch von Santanu Pattanayak. Sie werden auch in der Lage sein, mathematisches Verständnis und Intuition zu verstehen. Es hilft Ihnen, neues Deep Learning zu erfinden archiSie können selbst Strukturen und Lösungen entwickeln.

Das Buch bietet praktisches Fachwissen, damit Sie lernen können tiefes Lernen von Grund auf. Mit diesem TensorFlow-Buch können Sie sich schnell mit TensorFlow vertraut machen. Es hilft Ihnen, verschiedene Deep Learning zu optimieren architekturen.

Das Buch behandelt viele praktische Konzepte des Deep Learning, die in jeder Branche relevant sind und in diesem Buch hervorgehoben werden. Der in diesem Referenzmaterial angegebene Code ist in Form von iPython-Notebooks und -Skripten verfügbar.


9) Praktisches Deep Learning für Cloud, Mobile und Edge

#9
Praktisches Deep Learning für Cloud, Mobile und Edge
4.7

Autorenname: Anirud Koul

Herausgeber: O'Reilly Media

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 622 Seiten

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge ist ein Buch von Anirudh Koul, Siddha Ganju und Meher Kasam. In diesem Buch lernen Sie, wie Sie praktische Deep-Learning-Anwendungen für die Cloud, Mobilgeräte und Browser erstellen.

Das Buch zeigt Ihnen, wie Sie eine Idee in etwas umwandeln, das Menschen in der realen Welt nutzen können. In diesem Buch erfahren Sie außerdem, wie Sie künstliche Intelligenz für eine Reihe von Geräten entwickeln können, darunter Raspberry Pi und Google Coral. Außerdem erhalten Sie viele praktische Tipps zur Maximierung der Modellgenauigkeit und -geschwindigkeit.


10) Deep Learning: Der Ansatz eines Praktikers

#10
Tiefes Lernen
4.2

Autorenname: Josh Patterson

Herausgeber: O'Reilly Media

Neueste Ausgabe: 1st Edition 

Anzahl der Seiten: 538 Seiten

Deep Learning ist ein Buch von Josh Patterson und Adam Gibson. Dieser praktische Leitfaden bietet nicht nur die praktischsten Informationen, die es zu diesem Thema gibt. Es hilft Ihnen auch dabei, mit dem Aufbau effizienter Deep-Learning-Netzwerke zu beginnen.

Sie lernen die Theorie des Deep Learning kennen, bevor Sie deren Open-Source-Lösung Deeplearning4j (DL4J) vorstellen. Es handelt sich um eine Bibliothek zur Entwicklung von Workflows der Produktionsklasse. Es ist eines der besten Bücher zum Erlernen von TensorFlow. Durch die Verwendung von Beispielen aus der Praxis werden Sie Methoden und Strategien leicht erlernen.

FAQs

⚡ Was ist TensorFlow?

TensorFlow von Google ist eine Open-Source-Bibliothek und die beliebteste Deep-Learning-Bibliothek für Forschung und Produktion. TensorFlow in Python ist eine symbolische Mathematikbibliothek, die Datenfluss und differenzierbare Programmierung verwendet, um verschiedene Aufgaben auszuführen, die sich auf das Training und die Inferenz tiefer neuronaler Netze konzentrieren.

📚 Welches sind die besten TensorFlow-Bücher?

Following sind einige der besten TensorFlow-Bücher:

🏅 Gibt es Voraussetzungen für TensorFlow Books?

Dieses TensorFlow-Bücher richtet sich an Anfänger mit wenig oder keiner TensorFlow-Erfahrung. Obwohl grundlegendes Verständnis von Python wäre großartig.