11 LEGJOBB TensorFlow könyv (2025-es frissítés)

Olvasó vagyunk támogatott, és jutalékot kaphat, ha webhelyünkön található linkeken keresztül vásárol

A TensorFlow egy nyílt forráskódú mélytanulási könyvtár, amelyet a Google fejleszt és tart karban. Adatfolyam-programozást kínál, amely számos gépi tanulási feladatot hajt végre. Úgy tervezték, hogy több CPU-n vagy GPU-n, sőt mobil operációs rendszeren is futhasson, és számos csomagolóanyaggal rendelkezik olyan nyelveken, mint pl. Python, C++vagy Java.

Érdekel a Tensorflow készségek elsajátítása, és olyan kiváló könyvet keresel, amely segít a Tensorflow szakértelmének felemelkedésében? Akkor a megfelelő helyre jött.

Itt található a legjobb könyvek listája a Tensorflow kezdőknek való tanulásához. Ezeket a könyveket a Tensorflow szakértői erősen ajánlják, és hasznosak a diákok számára a programozás alapjainak megértésében. Ezek az erőforrások elvezetik Önt ahhoz, hogy karrierjét ezen az ígéretes területen építse, és jobb Tensorflow fejlesztővé tegye. Olvass tovább…

A legjobb Tensorflow könyvek kezdőknek

Könyvcím:	Szerző neve:	Legújabb kiadás:	Kiadó:	értékelés:	Link:
Ismerje meg a TensorFlow 2.0-t	Pramod Singh	1. kiadás	Apress		Bővebben
Fejlett mélytanulás a TensorFlow 2 és Keras segítségével	Rowel Atienza	2. kiadás	Packt Publishing Limited		Bővebben
TinyML	Pete Warden	1. kiadás	O'Reilly		Bővebben
Természetes nyelvfeldolgozás a TensorFlow segítségével	Sohan Ganegedara	1. kiadás	Packt Kiadó		Bővebben
TensorFlow gépi tanulási projektek	Ankit Jain	1. kiadás	Packt Kiadó		Bővebben

1) Tanulja meg a TensorFlow 2.0-t: valósítson meg gépi tanulási és mély tanulási modelleket Python

A Learn TensorFlow egy könyv, amelyet Pramod Singh és Avish Manure írt. A könyv a TensorFlow 2.0 keretrendszer és a legutóbbi kiadáshoz képest történt főbb változások bemutatásával kezdődik. A könyv a felügyelt gépi tanulási modellek TensorFlow segítségével történő építésére is összpontosít.

A könyv azt is megtanítja, hogyan készíthet modelleket vásárlói becslések segítségével. Azt is megtanulja, hogyan használhatja a TensorFlow-t gépi tanulási és mély tanulási modellek létrehozására. A könyvben található összes kód végrehajtható szkriptek formájában elérhető lesz a címen Github.

---

2) Fejlett mélytanulás a TensorFlow 2 és Keras segítségével

Az Advanced Deep Learning with TensorFlow 2 és Keras egy könyv, amelyet Rowel Atienza írt. A könyv megtanít néhány ma elérhető, fejlett mély tanulási technikára.

Ez a könyv a mély tanulásról, a kölcsönös információ segítségével végzett felügyelet nélküli tanulásról, tárgyérzékelésről (SSD) is tanít. A könyv azt is bemutatja, hogyan lehet hatékony mesterséges intelligenciát létrehozni a legkorszerűbb technikákkal. Ebből a könyvből megismerheti a GAN-okat és azt, hogyan nyithatják meg az AI-teljesítmény új szintjeit.

---

3) TinyML: Gépi tanulás TensorFlow Lite segítségével Arduino és Ultra-Low-Power mikrokontrollereken

A TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite egy könyv, amelyet Pete Warden és Daniel Situnayke írt. Ezzel a gyakorlati tanulási kézikönyvvel beléphet a TinyML területére. A könyv a mélyreható tanulásról szól, és a beágyazott rendszerek együttesen bámulatos dolgokat tesznek lehetővé apró eszközökkel.

Ez a könyv ideális azoknak a szoftver- és hardverfejlesztőknek, akik beágyazott rendszereket szeretnének építeni gépi tanulás.

---

4) Természetes nyelvfeldolgozás a TensorFlow segítségével

A Natural Language Processing with TensorFlow egy könyv, amelyet Hushan Ganegedara írt. Ebből a könyvből azt is megtudhatja, hogyan lehet nagy teljesítményű RNN-modelleket, rövid távú memória (LSTM) cellákat alkalmazni NLP-feladatokra. Képes lesz arra is, hogy felfedezze a neurális gépi fordítást, és megvalósítson egy neurális gépi fordítót.

A könyv elolvasása után megérti az NLP technológiát. Alkalmazhatja a TensorFlow-t mélytanuló NLP-alkalmazásokban, és hogyan hajthat végre bizonyos NLP-feladatokat.

---

5) TensorFlow gépi tanulási projektek

A TensorFlow Machine Learning Projects Ankit Jain, Armando Fandango és Amita Kapoor által írt könyv. Ez a könyv azt is megtanítja, hogyan lehet fejlett projekteket felépíteni. A TensorFlow ökoszisztémából származó könyvtárak használatával a gyakori kihívásokat is meg tudja majd oldani.

Ez a könyv azt is megtanítja, hogyan építhet projekteket különböző valós tartományokban, automatikus kódolókban, ajánlórendszerekben, megerősítő tanulásban stb. A kézikönyv végére megszerzi a gépi tanulási projektek felépítéséhez szükséges szakértelmet.

---

6) Praktikus számítógépes látás a TensorFlow 2-vel

A Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 egy könyv, amelyet Benjamin Planche és Eliot Andres írt. Ez a könyv segít felfedezni a Google nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszerét. Azt is meg fogja érteni, hogyan profitálhat a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) vizuális feladatokra való használatából.

A könyv a számítógépes látás és a mély tanulás alapjaival kezdődik. A könyv azt is megtanítja, hogyan építs fel neurális hálózatot a semmiből. A könyv segítségével megtaníthatja, hogyan osztályozza a képeket modern megoldásokkal, mint például az Inception és a ResNet, és hogyan vonjon ki konkrét tartalmat a You Only Look (YOLO) módszerrel.

Ennek a tananyag-könyvnek a végén mind az elméleti megértést, mind a gyakorlati készségeket megkapja. Segít a fejlett számítógépes látásproblémák megoldásában is.

---

7) Professzionális mély tanulás a TensorFlow segítségével

A Pro Deep Learning with TensorFlow egy könyv, amelyet Santanu Pattanayak írt. Képes lesz megérteni a matematikai megértést és az intuíciót is. Segít új, mély tanulási architektúrák és megoldások önálló kitalálásában.

A könyv gyakorlati szakértelmet kínál, hogy tanulhasson mély tanulás a semmiből. Ez a TensorFlow könyv lehetővé teszi, hogy gyorsan felgyorsuljon a TensorFlow használatával. Segít optimalizálni a különböző mély tanulási architektúrákat.

A könyv a mélytanulás számos olyan gyakorlati koncepcióját fedi le, amelyek bármely iparágban relevánsak, és ebben a könyvben hangsúlyt kapnak. A jelen referenciaanyagban megadott kód i formában érhető elPython jegyzetfüzetek és forgatókönyvek.

---

8) Gyakorlati mélytanulás felhőhöz, mobilhoz és Edge-hez

A Practical Deep Learning for Cloud, Mobile és Edge egy könyv, amelyet Anirudh Koul, Siddha Ganju és Meher Kasam írt. Ez a könyv megtanítja Önnek, hogyan készíthet gyakorlati mélytanulási alkalmazásokat felhő, mobil és böngészők számára.

A könyv azt a folyamatot tanítja meg, hogyan alakítsunk át egy ötletet olyasvalamivé, amit az emberek a való világban is használhatnak. Ez a könyv azt is megtanítja, hogyan fejleszthet mesterséges intelligenciát számos eszközhöz, beleértve a Raspberry Pi-t és a Google Coral-t. Számos gyakorlati tippet is kap a modell pontosságának és sebességének maximalizálásához.

---

9) Mély tanulás: gyakorló megközelítés

A Deep Learning egy könyv, amelyet Josh Patterson és Adam Gibson írt. Ez a gyakorlati útmutató nem csak a témában elérhető legpraktikusabb információkat nyújtja. Segít a hatékony mély tanulási hálózatok kiépítésében is.

Megismerheti a mély tanulás elméletét, mielőtt bemutatná a nyílt forráskódú Deeplearning4j-t (DL4J). Ez egy könyvtár a termelési osztály munkafolyamatainak fejlesztéséhez. Ez az egyik legjobb könyv a TensorFlow elsajátításához. Valós példák segítségével könnyen elsajátíthatja a módszereket és stratégiákat.

GYIK

⚡ Mi az a TensorFlow?

A Google TensorFlow egy nyílt forráskódú és legnépszerűbb mély tanulási könyvtár kutatási és termelési célokra. TensorFlow in Python egy szimbolikus matematikai könyvtár, amely adatfolyamot és differenciálható programozást használ a mély neurális hálózatok betanítására és következtetéseire összpontosító különféle feladatok végrehajtására.

📚 Melyek a legjobb TensorFlow könyvek?

Íme néhány a legjobb TensorFlow könyvek közül:

• Tanulja meg a TensorFlow 2.0-t: valósítson meg gépi tanulási és mély tanulási modelleket Python
• Fejlett mélytanulás a TensorFlow 2 és Keras segítségével
• TinyML: Gépi tanulás TensorFlow Lite segítségével Arduino és Ultra-Low-Power mikrokontrollereken
• Természetes nyelvfeldolgozás a TensorFlow segítségével

🏅 Vannak előfeltételei a TensorFlow Booksnak?

Ez a Tensorflow Books olyan kezdőknek készült, akik kevés vagy egyáltalán nem rendelkeznek TensorFlow tapasztalattal. Bár alapvető megértése Python Nagyszerű lenne.