Die 11 besten TensorFlow-Bücher (Update 2024)

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TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek für Deep Learning, die von Google entwickelt und gepflegt wird. Sie bietet Datenflussprogrammierung, die eine Reihe von Aufgaben des maschinellen Lernens durchführt. Sie wurde für die Ausführung auf mehreren CPUs oder GPUs und sogar auf mobilen Betriebssystemen entwickelt und verfügt über mehrere Wrapper in Sprachen wie Python, C++, oder auch 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. Lese mehr ...

beste Tensorflow-Bücher für Anfänger

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

1) Lernen Sie TensorFlow 2.0: Implementieren Sie Machine Learning- und Deep Learning-Modelle mit Python

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 Modelle mit Kundenschätzern erstellen können. Sie erfahren auch, wie Sie mit TensorFlow Modelle für maschinelles Lernen und Deep Learning erstellen. Der gesamte in diesem Buch enthaltene Code ist in Form ausführbarer Skripte verfügbar unter Github.

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2) Erweitertes Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras

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.

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3) Tensorflow in 1 Tag

Tensorflow in 1 Day ist ein Buch von Krishna Rungta. Das Buch bringt Ihnen dieses komplexe Thema in leicht verständlicher englischer Sprache bei. 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.

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

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.

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5) Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow

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.

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6) TensorFlow-Projekte für maschinelles Lernen

TensorFlow Machine Learning Projects ist ein Buch von Ankit Jain, Armando Fandango und Amita Kapoor. In diesem Buch lernen Sie auch, wie Sie fortgeschrittene Projekte erstellen. Sie können auch allgemeine Herausforderungen bewältigen, indem Sie Bibliotheken aus dem TensorFlow-Ökosystem verwenden.

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.

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7) Praktische Computer Vision mit TensorFlow 2

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.

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8) Pro Deep Learning mit TensorFlow

„Pro Deep Learning mit TensorFlow“ ist ein Buch von Santanu Pattanayak. Sie werden auch mathematisches Verständnis und Intuition erlernen. Es hilft Ihnen, selbst neue Deep-Learning-Architekturen und -Lösungen zu 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-Architekturen zu optimieren.

Das Buch behandelt viele praktische Konzepte des Deep Learning, die in jeder Branche relevant sind. Der in diesem Referenzmaterial angegebene Code ist in Form von i verfügbar.Python Notizbücher und Skripte.

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9) Praktisches Deep Learning für Cloud, Mobile und Edge

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.

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10) Deep Learning: Der Ansatz eines Praktikers

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 Netzwerke konzentrieren.

📚 Welches sind die besten TensorFlow-Bücher?

Im Folgenden sind einige der besten TensorFlow-Bücher aufgeführt:

• Lernen Sie TensorFlow 2.0: Implementieren Sie Machine Learning- und Deep Learning-Modelle mit Python
• Erweitertes Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras
• Tensorflow in 1 Tag
• TinyML: Maschinelles Lernen mit TensorFlow Lite auf Arduino und Ultra-Low-Power-Mikrocontrollern
• Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow

🏅 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.