Cele mai bune 11 cărți TensorFlow (actualizare 2025)

Suntem cititori suportat și poate câștiga un comision atunci când cumpărați prin link-uri de pe site-ul nostru

TensorFlow este o bibliotecă de învățare profundă open-source care este dezvoltată și întreținută de Google. Oferă programare flux de date care realizează o serie de sarcini de învățare automată. A fost construit pentru a rula pe mai multe procesoare sau GPU-uri și chiar pe sisteme de operare mobile și are mai multe pachete în limbi precum Python, C++, Java.

Ești interesat să înveți abilitățile Tensorflow și să cauți o carte excelentă care să te ajute să-ți ridice vertiginos expertiza Tensorflow? Atunci ai ajuns la locul potrivit.

Iată o listă cu cele mai bune cărți de învățat Tensorflow pentru începători. Aceste cărți sunt foarte recomandate de experții Tensorflow și sunt utile pentru studenți pentru a înțelege elementele fundamentale de programare. Aceste resurse vă vor ghida pentru a vă construi cariera în acest domeniu promițător și vă vor face un dezvoltator Tensorflow mai bun. Citeste mai mult…

Cele mai bune cărți Tensorflow pentru începători

Titlul cartii:	Numele autorului:	Ultima ediție:	Distribuitor:	evaluări:	Legătură:
Aflați TensorFlow 2.0	Pramod Singh	Prima ediție	presa		Află mai multe
Învățare profundă avansată cu TensorFlow 2 și Keras	Rowel Atienza	Ediția a II-a	Editura Packt Limited		Află mai multe
Tinyml	Pete Warden	Prima ediție	O'Reilly		Află mai multe
Prelucrarea limbajului natural cu TensorFlow	Thushan Ganegedara	Prima ediție	Editura Packt		Află mai multe
Proiecte de învățare automată TensorFlow	Ankit Jain	Prima ediție	Editura Packt		Află mai multe

1) Învățați TensorFlow 2.0: Implementați modele de învățare automată și de învățare profundă cu Python

Learn TensorFlow este o carte scrisă de Pramod Singh și Avish Manure. Cartea începe prin introducerea cadrului TensorFlow 2.0 și a modificărilor majore de la ultima sa lansare. Cartea se concentrează, de asemenea, pe construirea de modele de învățare automată supravegheată folosind TensorFlow.

Cartea învață, de asemenea, cum puteți construi modele folosind estimatori pentru clienți. De asemenea, veți învăța cum să utilizați TensorFlow pentru a construi modele de învățare automată și de învățare profundă. Tot codul dat în această carte va fi disponibil sub formă de scripturi executabile la Github.

---

2) Învățare profundă avansată cu TensorFlow 2 și Keras

Advanced Deep Learning cu TensorFlow 2 și Keras este o carte scrisă de Rowel Atienza. Cartea vă învață câteva tehnici avansate de învățare profundă disponibile astăzi.

Această carte vă învață și despre învățarea profundă, învățarea nesupravegheată folosind informații reciproce, detectarea obiectelor (SSD). Cartea arată, de asemenea, cum să creați IA eficientă cu cele mai recente tehnici. În această carte, veți afla despre GAN-uri și cum pot debloca noi niveluri de performanță AI.

---

3) TinyML: Învățare automată cu TensorFlow Lite pe Arduino și microcontrolere cu putere ultra-scăzută

TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite este o carte scrisă de Pete Warden și Daniel Situnayke. Cu această carte de referință practică, veți intra în domeniul TinyML. Cartea acoperă învățarea profundă, iar sistemele încorporate se combină pentru a face posibile lucruri uimitoare cu dispozitive minuscule.

Această carte este ideală pentru dezvoltatorii de software și hardware care doresc să construiască sisteme încorporate folosind masina de învățare.

---

4) Prelucrarea limbajului natural cu TensorFlow

Procesarea limbajului natural cu TensorFlow este o carte scrisă de Hushan Ganegedara. În această carte, veți învăța, de asemenea, cum să aplicați modele RNN de înaltă performanță, celule de memorie pe termen scurt (LSTM), la sarcinile NLP. Veți putea, de asemenea, să explorați traducerea automată neuronală și să implementați un traducător automat neural.

După ce ați citit această carte, veți înțelege despre tehnologia NLP. Veți putea, de asemenea, să aplicați TensorFlow în aplicațiile de deep learning NLP și cum să efectuați anumite sarcini NLP.

---

5) Proiecte de învățare automată TensorFlow

TensorFlow Machine Learning Projects este o carte scrisă de Ankit Jain, Armando Fandango și Amita Kapoor. Această carte învață, de asemenea, cum să construiți proiecte avansate. De asemenea, veți putea face față provocărilor comune utilizând biblioteci din ecosistemul TensorFlow.

Această carte învață, de asemenea, cum puteți construi proiecte în diferite domenii din lumea reală, codificatoare automate, sisteme de recomandare, învățare prin consolidare etc. Până la sfârșitul acestei cărți de referință, veți dobândi expertiza necesară pentru a construi proiecte de învățare automată.

---

6) Viziune manuală pe computer cu TensorFlow 2

Hands-On Computer Vision cu TensorFlow 2 este o carte scrisă de Benjamin Planche și Eliot Andres. Această carte vă va ajuta să explorați cadrul open-source al Google pentru învățarea automată. Veți înțelege, de asemenea, cum să beneficiați de utilizarea rețelelor neuronale convoluționale (CNN) pentru sarcini vizuale.

Cartea începe cu elementele fundamentale ale viziunii computerizate și ale învățării profunde. Cartea vă învață, de asemenea, cum să construiți o rețea neuronală de la zero. Cartea vă ajută să învățați cum să clasificați imaginile cu soluții moderne, cum ar fi Inception și ResNet, și să extrageți conținut specific folosind metoda You Only Look Once (YOLO).

La sfârșitul acestei cărți de materiale de studiu, veți avea atât înțelegerea teoretică, cât și abilitățile practice. De asemenea, vă ajută să rezolvați probleme avansate de viziune pe computer.

---

7) Învățare profundă profesională cu TensorFlow

Pro Deep Learning cu TensorFlow este o carte scrisă de Santanu Pattanayak. De asemenea, veți putea înțelege înțelegerea matematică și intuiția. Vă ajută să inventați noi arhitecturi și soluții de deep learning pe cont propriu.

Cartea oferă experiență practică, astfel încât să puteți învăța învăţare profundă de la zero. Această carte TensorFlow vă va permite să vă actualizați rapid folosind TensorFlow. Vă ajută să optimizați diferite arhitecturi de deep learning.

Cartea acoperă multe concepte practice de învățare profundă care sunt relevante în orice industrie sunt subliniate în această carte. Codul dat în acest material de referință este disponibil sub forma iPython caiete și scripte.

---

8) Învățare profundă practică pentru cloud, mobil și Edge

Practical Deep Learning for Cloud, Mobile, and Edge este o carte scrisă de Anirudh Koul, Siddha Ganju și Meher Kasam. Această carte vă învață cum să creați aplicații practice de deep learning pentru cloud, mobil, browsere.

Cartea vă învață procesul de transformare a unei idei în ceva pe care oamenii din lumea reală îl pot folosi. Această carte învață, de asemenea, cum puteți dezvolta inteligența artificială pentru o serie de dispozitive, inclusiv Raspberry Pi și Google Coral. Veți primi, de asemenea, multe sfaturi practice pentru a maximiza precizia și viteza modelului.

---

9) Învățare profundă: abordarea unui practician

Deep Learning este o carte scrisă de Josh Patterson și Adam Gibson. Acest ghid practic nu oferă doar cele mai practice informații disponibile pe acest subiect. De asemenea, vă ajută să începeți să construiți rețele eficiente de deep learning.

Veți afla despre teoria învățării profunde înainte de a prezenta Deeplearning4j (DL4J) de tip open-source. Este o bibliotecă pentru dezvoltarea fluxurilor de lucru de tip producție. Este una dintre cele mai bune cărți pentru a învăța TensorFlow. Folosind exemple din lumea reală, veți învăța cu ușurință metode și strategii.

Întrebări frecvente

⚡ Ce este TensorFlow?

TensorFlow de la Google este o bibliotecă open-source și cea mai populară de deep learning pentru cercetare și producție. TensorFlow in Python este o bibliotecă de matematică simbolică care utilizează fluxul de date și programarea diferențiabilă pentru a îndeplini diverse sarcini axate pe antrenament și deducere a rețelelor neuronale profunde.

📚 Care sunt cele mai bune cărți TensorFlow?

Iată câteva dintre cele mai bune cărți TensorFlow:

• Învățați TensorFlow 2.0: Implementați modele de învățare automată și de învățare profundă cu Python
• Învățare profundă avansată cu TensorFlow 2 și Keras
• TinyML: Învățare automată cu TensorFlow Lite pe Arduino și microcontrolere cu putere ultra-scăzută
• Prelucrarea limbajului natural cu TensorFlow

🏅 Există cerințe prealabile pentru cărțile TensorFlow?

Această cărți Tensorflow este concepută pentru începătorii cu puțină sau deloc experiență TensorFlow. Deși înțelegerea de bază a Python ar fi grozav.