11 migliori libri di TensorFlow (aggiornamento 2026)
Evelyn Clarke
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TensorFlow è una libreria di deep learning open source sviluppata e gestita da Google. Offre una programmazione di flussi di dati che esegue una serie di attività di machine learning. È stata creata per funzionare su più CPU o GPU e persino sistemi operativi mobili e ha diversi wrapper in linguaggi come Python, C++, o Java.
Sei interessato ad apprendere le competenze di Tensorflow e alla ricerca di qualche libro eccellente che ti aiuterà a far salire alle stelle la tua esperienza in Tensorflow? Allora siete venuti nel posto giusto.
Ecco un elenco curato dei migliori libri per imparare Tensorflow per principianti. Questi libri sono altamente raccomandati dagli esperti di Tensorflow e sono utili agli studenti per comprendere i fondamenti della programmazione. Queste risorse ti guideranno a costruire la tua carriera in questo campo promettente e ti renderanno uno sviluppatore Tensorflow migliore. Per saperne di più ...
migliori Tensorflow Books per principianti
| Titolo del libro: | Nome dell'autore: | Ultima edizione: | Editore: | Valutazioni: | link: |
|---|---|---|---|---|---|
| Scopri TensorFlow 2.0 | Pramod Singh | 1st edizione | Apress |  |
Scopri di Più |
| Deep learning avanzato con TensorFlow 2 e Keras | Rowel Atienza | 2nd edizione | Packt Publishing limitata |  |
Scopri di Più |
| TinyML | Pietro Guardiano | 1st edizione | O'Reilly | |
Scopri di Più |
| Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow | Cosìhan Ganegedara | 1st edizione | Packt Publishing | |
Scopri di Più |
| Progetti di machine learning TensorFlow | Ankit jain | 1st edizione | Packt Publishing | |
Scopri di Più |
1) Scopri TensorFlow 2.0: implementa modelli di machine learning e deep learning con Python
Nome dell'autore: Pramod Singh
Editore: Apress
Ultima edizione: 1st edizione
Numero di pagine: pagine 194
Impara TensorFlow è un libro scritto da Pramod Singh e Avish Manure. Il libro inizia introducendo il framework TensorFlow 2.0 e le principali modifiche rispetto alla sua ultima versione. Il libro si concentra anche sulla creazione di modelli di machine learning supervisionati utilizzando TensorFlow.
Il libro insegna anche come creare modelli usando i customer estimators. Imparerai anche come usare TensorFlow per creare modelli di machine learning e deep learning. Tutto il codice fornito in questo libro sarà disponibile sotto forma di script eseguibili su Github.
2) Deep learning avanzato con TensorFlow 2 e Keras
Nome dell'autore: Rowel Atienza
Editore: Packt Publishing limitata
Ultima edizione: 2nd edizione
Numero di pagine: pagine 512
Advanced Deep Learning con TensorFlow 2 e Keras è un libro scritto da Rowel Atienza. Il libro ti insegna alcune tecniche avanzate di deep learning disponibili oggi.
Questo libro ti insegna anche l'apprendimento profondo, l'apprendimento non supervisionato utilizzando informazioni reciproche e il rilevamento di oggetti (SSD). Il libro mostra anche come creare un'intelligenza artificiale efficace con le tecniche più aggiornate. In questo libro imparerai a conoscere i GAN e come possono sbloccare nuovi livelli di prestazioni dell'IA.
3) TinyML: machine learning con TensorFlow Lite su Arduino e microcontrollori a bassissimo consumo
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite è un libro scritto da Pete Warden e Daniel Situnayke. Con questo libro di riferimento per l'apprendimento pratico entrerai nel campo di TinyML. Il libro tratta l'apprendimento profondo e i sistemi integrati si combinano per rendere possibili cose sorprendenti con dispositivi minuscoli.
Questo libro è ideale per gli sviluppatori di software e hardware che desiderano creare sistemi embedded utilizzando machine learning.
4) Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow
Nome dell'autore: Cosìhan Ganegedara
Editore: Packt Publishing
Ultima edizione: 1st edizione
Numero di pagine: pagine 474
Natural Language Processing with TensorFlow è un libro scritto da Hushan Ganegedara. In questo libro imparerai anche come applicare modelli RNN ad alte prestazioni e celle di memoria a breve termine (LSTM) alle attività di PNL. Sarai anche in grado di esplorare la traduzione automatica neurale e implementare un traduttore automatico neurale.
Dopo aver letto questo libro, capirai la tecnologia PNL. Sarai anche in grado di applicare TensorFlow in applicazioni NLP di deep learning e come eseguire attività NLP specifiche.
5) Progetti di machine learning TensorFlow
Nome dell'autore: Ankit jain
Editore: Packt Publishing
Ultima edizione: 1st edizione
Numero di pagine: pagine 324
TensorFlow Machine Learning Projects è un libro scritto da Ankit Jain, Armando Fandango e Amita Kapoor. Questo libro insegna anche come creare progetti avanzati. Sarai anche in grado di affrontare sfide comuni utilizzando librerie dall'ecosistema TensorFlow.
Questo libro insegna anche come creare progetti in vari domini del mondo reale, codificatori automatici, sistemi di raccomandazione, apprendimento per rinforzo, ecc. Alla fine di questo libro di riferimento, avrai acquisito le competenze necessarie per creare progetti di apprendimento automatico.
6) Visione artificiale pratica con TensorFlow 2
Nome dell'autore: Benjamin Planche
Editore: Packt Publishing
Ultima edizione: 1st edizione
Numero di pagine: pagine 374
Hands-On Computer Vision with TensorFlow 2 è un libro scritto da Benjamin Planche e Eliot Andres. Questo libro ti aiuterà a esplorare il framework open source di Google per l'apprendimento automatico. Capirai anche come trarre vantaggio dall'utilizzo delle reti neurali convoluzionali (CNN) per attività visive.
Il libro inizia con i fondamenti della visione artificiale e del deep learning. Il libro ti insegna anche come costruire una rete neurale da zero. Il libro ti aiuta a insegnare come classificare le immagini con soluzioni moderne, come Inception e ResNet, ed estrarre contenuti specifici utilizzando il metodo You Only Look Once (YOLO).
Alla fine di questo libro di materiale di studio, avrai sia la comprensione teorica che le abilità pratiche. Ti aiuta anche a risolvere problemi avanzati di visione artificiale.
7) Apprendimento profondo professionale con TensorFlow
Nome dell'autore: Santanu Pattanayak
Editore: Apress
Ultima edizione: 1st edizione
Numero di pagine: pagine 730
Pro Deep Learning with TensorFlow è un libro scritto da Santanu Pattanayak. Sarai anche in grado di comprendere la comprensione matematica e l'intuizione. Ti aiuta a inventare nuove architetture e soluzioni di deep learning da solo.
Il libro offre competenze pratiche in modo che tu possa imparare apprendimento profondo da zero. Questo libro su TensorFlow ti consentirà di metterti al passo rapidamente con l'uso di TensorFlow. Ti aiuta a ottimizzare diverse architetture di deep learning.
Il libro copre molti concetti pratici di apprendimento profondo che sono rilevanti in qualsiasi settore e sono enfatizzati in questo libro. Il codice fornito in questo materiale di riferimento è disponibile sotto forma di iPython quaderni e script.
8) Deep learning pratico per cloud, dispositivi mobili ed Edge
Nome dell'autore: Anirud Koul
Editore: O'Reilly Media
Ultima edizione: 1st edizione
Numero di pagine: pagine 622
Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge è un libro scritto da Anirudh Koul, Siddha Ganju e Meher Kasam. Questo libro ti insegna come creare applicazioni pratiche di deep learning per cloud, dispositivi mobili e browser.
Il libro ti insegna il processo di conversione di un'idea in qualcosa che le persone nel mondo reale possono utilizzare. Questo libro insegna anche come sviluppare l'intelligenza artificiale per una vasta gamma di dispositivi, tra cui Raspberry Pi e Google Coral. Riceverai anche molti consigli pratici per massimizzare la precisione e la velocità del modello.
9) Deep Learning: l'approccio di un professionista
Nome dell'autore: Josh Patterson
Editore: O'Reilly Media
Ultima edizione: 1st edizione
Numero di pagine: pagine 538
Deep Learning è un libro scritto da Josh Patterson e Adam Gibson. Questa guida pratica non fornisce solo le informazioni più pratiche disponibili sull'argomento. Ti aiuta anche a iniziare a creare reti efficienti di deep learning.
Imparerai la teoria dell'apprendimento profondo prima di introdurre il loro Deeplearning4j (DL4J) open source. È una libreria per lo sviluppo di flussi di lavoro di produzione. È uno dei migliori libri per imparare TensorFlow. Usando esempi del mondo reale, imparerai facilmente metodi e strategie.
Domande Frequenti
⚡ Cos'è TensorFlow?
TensorFlow di Google è una libreria di deep learning open source e molto popolare per la ricerca e la produzione. TensorFlow in Python è una libreria matematica simbolica che utilizza il flusso di dati e la programmazione differenziabile per eseguire vari compiti incentrati sull'addestramento e sull'inferenza delle reti neurali profonde.
📚 Quali sono i migliori libri TensorFlow?
Di seguito alcuni dei migliori libri su TensorFlow:
- Scopri TensorFlow 2.0: implementa modelli di machine learning e deep learning con Python
- Deep learning avanzato con TensorFlow 2 e Keras
- TinyML: machine learning con TensorFlow Lite su Arduino e microcontrollori a bassissimo consumo
- Elaborazione del linguaggio naturale con TensorFlow
🏅 Esistono prerequisiti per TensorFlow Books?
Questo libro Tensorflow è progettato per principianti con poca o nessuna esperienza con TensorFlow. Sebbene la comprensione di base di Python sarebbe bello.
