11 MELHORES livros do TensorFlow (atualização de 2024)

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TensorFlow é uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto desenvolvida e mantida pelo Google. Ele oferece programação de fluxo de dados que executa uma série de tarefas de aprendizado de máquina. Ele foi construído para rodar em múltiplas CPUs ou GPUs e até mesmo em dispositivos móveis operasistemas operacionais e possui vários wrappers em linguagens como Python, C++ ou Java.

Você está interessado em aprender as habilidades do Tensorflow e procurando algum livro excelente que o ajudará a aumentar sua experiência no Tensorflow? Então você veio ao lugar certo.

Aqui está uma lista com curadoria dos melhores livros para aprender Tensorflow para iniciantes. Esses livros são altamente recomendados por especialistas em Tensorflow e são úteis para os alunos compreenderem os fundamentos da programação. Esses recursos irão guiá-lo para construir sua carreira neste campo promissor e torná-lo um desenvolvedor Tensorflow melhor.
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Melhores livros Tensorflow para iniciantes

Título do livro: Nome do autor: Última edição: Fabricante : Classificações: link:
Aprenda o TensorFlow 2.0 Pramod Singh Edição 1st Apress Saber Mais​
Aprendizado profundo avançado com TensorFlow 2 e Keras Rowel Atienza 2nd edition Publicação Packt Limitada Saber Mais​
Tensorflow em 1 dia Krishna Rungta Edição 1st Guru99 Saber Mais​
TinyML Pete Diretor Edição 1st O'Reilly Saber Mais​
Processamento de linguagem natural com TensorFlow Assimhan Ganegedara Edição 1st Publicação de pacotes Saber Mais​

1) Aprenda o TensorFlow 2.0: implemente modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo com Python

1ª escolha
Aprenda o TensorFlow 2.0
3.0

Nome do autor: Pramod Singh

Fabricante : Apress

Última edição: Edição 1st 

Nº de páginas: páginas 194

Aprenda TensorFlow é um livro escrito por Pramod Singh e Avish Manure. O livro começa apresentando a estrutura do TensorFlow 2.0 e as principais mudanças em relação à sua última versão. O livro também se concentra na construção de modelos de aprendizado de máquina supervisionado usando TensorFlow.

O livro também ensina como você pode construir modelos usando estimadores de clientes. Você também aprenderá como usar o TensorFlow para criar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo. Todo o código fornecido neste livro estará disponível na forma de scripts executáveis ​​no Github.


2) Aprendizado profundo avançado com TensorFlow 2 e Keras

#2
Aprendizado profundo avançado com TensorFlow 2 e Kera
4.4

Nome do autor: Rowel Atienza

Fabricante : Publicação Packt Limitada

Última edição: 2nd edition 

Nº de páginas: páginas 512

Advanced Deep Learning com TensorFlow 2 e Keras é um livro escrito por Rowel Atienza. O livro ensina algumas técnicas avançadas de aprendizado profundo disponíveis hoje.

Este livro também ensina sobre aprendizado profundo, aprendizado não supervisionado usando informações mútuas e detecção de objetos (SSD). O livro também mostra como criar IA eficaz com as técnicas mais atualizadas. Neste livro, você aprenderá sobre GANs e como elas podem desbloquear novos níveis de desempenho de IA.


3) Tensorflow em 1 dia

#3
TensorFlow em 1 dia
3.6

Nome do autor: Krishna Rungta

Fabricante : Guru99

Nº de páginas: páginas 446

Tensorflow em 1 dia é um livro escrito por Krishna Rungta. O livro ensina isso complex assunto em inglês de fácil compreensão. Possui um gráfico fantástico e recurso de computação. Ajuda o cientista de dados a visualizar sua rede neural projetada usando o TensorBoard.

O livro cobre tópicos como O que é aprendizado profundo?, Aprendizado de máquina versus aprendizado profundo, O que é TensorFlow? e tópicos avançados como Jupyter Notebook, Tensorflow na AWS e muito mais.


4) TinyML: aprendizado de máquina com TensorFlow Lite em Arduino e microcontroladores de consumo ultrabaixo

#4
TinyML
4.5

Nome do autor: Pete Diretor

Fabricante : O'Reilly 

Nº de páginas: páginas 350

TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite é um livro escrito por Pete Warden e Daniel Situnayke. Com este livro de referência de aprendizagem prática, você entrará no campo do TinyML. O livro aborda aprendizado profundo e sistemas embarcados se combinam para tornar possíveis coisas surpreendentes com dispositivos minúsculos.

Este livro é ideal para desenvolvedores de software e hardware que desejam construir sistemas embarcados usando aprendizado de máquina.


5) Processamento de linguagem natural com TensorFlow

#5
Processamento de linguagem natural com TensorFlow
4.1
$31.99

Nome do autor: Assimhan Ganegedara

Fabricante : Publicação de pacotes

Última edição: Edição 1st 

Nº de páginas: páginas 474

02/19/2024 12h00 GMT

Processamento de linguagem natural com TensorFlow é um livro escrito por Hushan Ganegedara. Neste livro, você também aprenderá como aplicar modelos RNN de alto desempenho, células de memória de curto prazo (LSTM), a tarefas de PNL. Você também poderá explorar a tradução automática neural e implementar um tradutor automático neural.

Depois de ler este livro, você entenderá a tecnologia da PNL. Você também poderá aplicar o TensorFlow em aplicativos de PNL de aprendizado profundo e saber como executar tarefas específicas de PNL.


6) Projetos de aprendizado de máquina TensorFlow

#6
Projetos de aprendizado de máquina TensorFlow
4.0

Nome do autor: Ankit Jain

Fabricante : Publicação de pacotes

Última edição: Edição 1st 

Nº de páginas: páginas 324

Projetos de aprendizado de máquina TensorFlow é um livro escrito por Ankit Jain, Armando Fandango e Amita Kapoor. Este livro também ensina como construir projetos avançados. Você também poderá enfrentar desafios comuns usando bibliotecas do TensorFlow ecossistema

Este livro também ensina como você pode construir projetos em vários domínios do mundo real, autoencoders, sistemas de recomendação, aprendizado por reforço, etc. Ao final deste livro de referência, você terá adquirido o conhecimento necessário para construir projetos de aprendizado de máquina.


7) Visão computacional prática com TensorFlow 2

#7
Visão computacional prática com TensorFlow 2
4.1

Nome do autor: Benjamin Planche

Fabricante : Publicação de pacotes

Última edição: Edição 1st 

Nº de páginas: páginas 374

Visão computacional prática com TensorFlow 2 é um livro escrito por Benjamin Planche e Eliot Andres. Este livro ajudará você a explorar a estrutura de código aberto do Google para aprendizado de máquina. Você também entenderá como se beneficiar do uso de redes neurais convolucionais (CNNs) para tarefas visuais.

O livro começa com os fundamentos da visão computacional e do aprendizado profundo. O livro também ensina como construir uma rede neural do zero. O livro ajuda você a ensinar como classificar imagens com soluções modernas, como Inception e ResNet, e extrair conteúdo específico usando o método You Only Look Once (YOLO).

Ao final deste livro de material de estudo, você terá a compreensão teórica e as habilidades práticas. Também ajuda a resolver problemas avançados de visão computacional.


8) Aprendizado profundo profissional com TensorFlow

#8
Aprendizado profundo profissional com TensorFlow
4.1

Nome do autor: Santanu Pattanayak

Fabricante : Apress

Última edição: Edição 1st 

Nº de páginas: páginas 730

Pro Deep Learning com TensorFlow é um livro escrito por Santanu Pattanayak. Você também será capaz de compreender a compreensão matemática e a intuição. Ajuda você a inventar um novo aprendizado profundo archiestruturas e soluções por conta própria.

O livro oferece experiência prática para que você possa aprender aprendizagem profunda do zero. Este livro do TensorFlow permitirá que você se familiarize rapidamente com o TensorFlow. Ajuda você a otimizar diferentes aprendizados profundos architexturas.

O livro cobre muitos aspectos práticos concepts de aprendizagem profunda que são relevantes em qualquer setor são enfatizados neste livro. O código fornecido neste material de referência está disponível na forma de notebooks e scripts iPython.


9) Aprendizado profundo prático para nuvem, dispositivos móveis e Edge

#9
Aprendizado profundo prático para nuvem, dispositivos móveis e Edge
4.7

Nome do autor: Anirudh Koul

Fabricante : Mídia O'Reilly

Última edição: Edição 1st 

Nº de páginas: páginas 622

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge é um livro escrito por Anirudh Koul, Siddha Ganju e Meher Kasam. Este livro ensina como construir aplicativos práticos de aprendizado profundo para navegadores móveis e em nuvem.

O livro ensina o processo de conversão de uma ideia em algo que as pessoas no mundo real possam usar. Este livro também ensina como você pode desenvolver Inteligência Artificial para uma variedade de dispositivos, incluindo Raspberry Pi e Google Coral. Você também receberá muitas dicas práticas para maximizar a precisão e a velocidade do modelo.


10) Aprendizado profundo: uma abordagem profissional

#10
Aprendizagem profunda
4.2

Nome do autor: Josh Paterson

Fabricante : Mídia O'Reilly

Última edição: Edição 1st 

Nº de páginas: páginas 538

Deep Learning é um livro escrito por Josh Patterson e Adam Gibson. Este guia prático não fornece apenas as informações mais práticas disponíveis sobre o assunto. Também ajuda você a começar a construir redes eficientes de aprendizado profundo.

Você aprenderá sobre a teoria do aprendizado profundo antes de apresentar seu Deeplearning4j (DL4J) de código aberto. É uma biblioteca para desenvolver fluxos de trabalho de classe de produção. É um dos melhores livros para aprender TensorFlow. Usando exemplos do mundo real, você aprenderá métodos e estratégias facilmente.

Perguntas Frequentes:

⚡ O que é TensorFlow?

O TensorFlow do Google é uma biblioteca de aprendizado profundo de código aberto e mais popular para pesquisa e produção. TensorFlow em Python é uma biblioteca matemática simbólica que usa fluxo de dados e programação diferenciável para realizar diversas tarefas focadas no treinamento e inferência de redes neurais profundas.

📚 Quais são os melhores livros do TensorFlow?

Following estão alguns dos melhores livros do TensorFlow:

🏅 Existe algum pré-requisito para o TensorFlow Books?

Este livro do Tensorflow foi projetado para iniciantes com pouca ou nenhuma experiência no TensorFlow. Embora a compreensão básica Python seria ótimo.