11 cuốn sách TensorFlow TỐT NHẤT (Cập nhật năm 2025)
Evelyn Clarke
Chúng tôi là độc giả được hỗ trợ và có thể kiếm được hoa hồng khi bạn mua thông qua các liên kết trên trang web của chúng tôi
TensorFlow là một thư viện học sâu mã nguồn mở được phát triển và bảo trì bởi Google. Nó cung cấp lập trình luồng dữ liệu thực hiện một loạt các tác vụ học máy. Nó được xây dựng để chạy trên nhiều CPU hoặc GPU và thậm chí cả hệ điều hành di động, và nó có một số trình bao bọc trong các ngôn ngữ như Python, C++, hoặc là Java.
Bạn có muốn học các kỹ năng Tensorflow và tìm kiếm một số cuốn sách xuất sắc sẽ giúp bạn nâng cao kiến thức về Tensorflow của mình không? Vậy bạn đã đến đúng chỗ.
Dưới đây là danh sách tuyển chọn những cuốn sách hay nhất để học Tensorflow cho người mới bắt đầu. Những cuốn sách này được các chuyên gia Tensorflow đánh giá cao và rất hữu ích cho sinh viên nắm bắt các nguyên tắc cơ bản về lập trình. Những tài nguyên này sẽ hướng dẫn bạn xây dựng sự nghiệp của mình trong lĩnh vực đầy hứa hẹn này và giúp bạn trở thành nhà phát triển Tensorflow giỏi hơn. Đọc thêm ...
Sách Tensorflow hay nhất cho người mới bắt đầu
| Tên sách: | Tên tác giả: | Phiên bản mới nhất: | Nhà xuất bản: | Xếp hạng: | Link: |
|---|---|---|---|---|---|
| Tìm hiểu TensorFlow 2.0 | Pramod Singh | Ấn bản đầu tiên | Apress |  |
Tìm Hiểu Thêm |
| Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras | Rowel Atienza | Tái bản lần 2 | Công Ty TNHH Xuất Bản Packt |  |
Tìm Hiểu Thêm |
| TinyML | quản giáo Pete | Ấn bản đầu tiên | O'Reilly | |
Tìm Hiểu Thêm |
| Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow | Như Sơn Ganegedara | Ấn bản đầu tiên | Xuất bản Packt | |
Tìm Hiểu Thêm |
| Dự án học máy TensorFlow | Ankit Jain | Ấn bản đầu tiên | Xuất bản Packt | |
Tìm Hiểu Thêm |
1) Tìm hiểu TensorFlow 2.0: Triển khai các mô hình Machine Learning và Deep Learning với Python
Tên tác giả: Pramod Singh
Nhà xuất bản: Apress
Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên
Số trang: 194 trang
Tìm hiểu TensorFlow là cuốn sách được viết bởi Pramod Singh và Avish Manure. Cuốn sách bắt đầu bằng việc giới thiệu khung TensorFlow 2.0 và những thay đổi lớn so với lần phát hành gần đây nhất. Cuốn sách cũng tập trung vào việc xây dựng các mô hình Machine Learning được giám sát bằng TensorFlow.
Cuốn sách cũng hướng dẫn cách bạn có thể xây dựng các mô hình bằng cách sử dụng các trình ước tính của khách hàng. Bạn cũng sẽ học cách sử dụng TensorFlow để xây dựng các mô hình học máy và học sâu. Tất cả các mã được đưa ra trong cuốn sách này sẽ có sẵn dưới dạng các tập lệnh thực thi tại Github.
2) Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras
Tên tác giả: Rowel Atienza
Nhà xuất bản: Công Ty TNHH Xuất Bản Packt
Phiên bản mới nhất: Tái bản lần 2
Số trang: 512 trang
Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras là cuốn sách được viết bởi Rowel Atienza. Cuốn sách dạy cho bạn một số kỹ thuật deep learning tiên tiến hiện nay.
Cuốn sách này cũng dạy bạn về deep learning, unsupervised learning sử dụng thông tin lẫn nhau, phát hiện đối tượng (SSD). Cuốn sách cũng chỉ ra cách tạo ra AI hiệu quả bằng các kỹ thuật cập nhật nhất. Trong cuốn sách này, bạn sẽ tìm hiểu về GAN và cách chúng có thể mở ra những cấp độ mới về hiệu suất AI.
3) TinyML: Học máy với TensorFlow Lite trên Arduino và Bộ vi điều khiển công suất cực thấp
TinyML: Machine Learning with TensorFlow Lite là cuốn sách được viết bởi Pete Warden và Daniel Situnayke. Với cuốn sách tham khảo học tập thực tế này, bạn sẽ bước vào lĩnh vực TinyML. Cuốn sách đề cập đến việc học sâu và các hệ thống nhúng kết hợp để tạo ra những điều đáng kinh ngạc có thể thực hiện được với các thiết bị nhỏ bé.
Cuốn sách này lý tưởng cho các nhà phát triển phần mềm và phần cứng muốn xây dựng hệ thống nhúng bằng cách sử dụng học máy.
4) Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow
Tên tác giả: Như Sơn Ganegedara
Nhà xuất bản: Xuất bản Packt
Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên
Số trang: 474 trang
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow là một cuốn sách được viết bởi Hushan Ganegedara. Trong cuốn sách này, bạn cũng sẽ tìm hiểu cách áp dụng các mô hình RNN hiệu suất cao, các ô bộ nhớ ngắn hạn (LSTM) cho các tác vụ NLP. Bạn cũng sẽ có thể khám phá dịch máy thần kinh và triển khai trình dịch máy thần kinh.
Sau khi đọc cuốn sách này, bạn sẽ hiểu về công nghệ NLP. Bạn cũng sẽ có thể áp dụng TensorFlow trong các ứng dụng NLP học sâu và cách thực hiện các tác vụ NLP cụ thể.
5) Dự án học máy TensorFlow
Tên tác giả: Ankit Jain
Nhà xuất bản: Xuất bản Packt
Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên
Số trang: 324 trang
TensorFlow Machine Learning Projects là một cuốn sách được viết bởi Ankit Jain, Armando Fandango và Amita Kapoor. Cuốn sách này cũng hướng dẫn cách xây dựng các dự án nâng cao. Bạn cũng sẽ có thể giải quyết các thách thức phổ biến bằng cách sử dụng các thư viện từ hệ sinh thái TensorFlow.
Cuốn sách này cũng hướng dẫn cách bạn có thể xây dựng các dự án trong nhiều lĩnh vực thực tế khác nhau, bộ mã hóa tự động, hệ thống đề xuất, học tăng cường, v.v. Khi kết thúc cuốn sách tham khảo này, bạn sẽ có được kiến thức chuyên môn cần thiết để xây dựng các dự án học máy.
6) Thực hành thị giác máy tính với TensorFlow 2
Tên tác giả: Benjamin Planche
Nhà xuất bản: Xuất bản Packt
Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên
Số trang: 374 trang
Thực hành thị giác máy tính với TensorFlow 2 là cuốn sách được viết bởi Benjamin Planche và Eliot Andres. Cuốn sách này sẽ giúp bạn khám phá khung nguồn mở của Google dành cho máy học. Bạn cũng sẽ hiểu cách hưởng lợi từ việc sử dụng mạng thần kinh tích chập (CNN) cho các tác vụ trực quan.
Cuốn sách bắt đầu với các nguyên tắc cơ bản về thị giác máy tính và học sâu. Cuốn sách cũng dạy bạn cách xây dựng mạng lưới thần kinh từ đầu. Cuốn sách giúp bạn hướng dẫn cách phân loại hình ảnh bằng các giải pháp hiện đại, chẳng hạn như Inception và ResNet, đồng thời trích xuất nội dung cụ thể bằng phương pháp You Only Look Once (YOLO).
Khi kết thúc cuốn sách tài liệu học tập này, bạn sẽ có cả hiểu biết lý thuyết và kỹ năng thực hành. Nó cũng giúp bạn giải quyết các vấn đề về thị giác máy tính nâng cao.
7) Học sâu chuyên nghiệp với TensorFlow
Tên tác giả: Santanu Pattanayak
Nhà xuất bản: Apress
Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên
Số trang: 730 trang
Pro Deep Learning with TensorFlow là một cuốn sách do Santanu Pattanayak viết. Bạn cũng sẽ có thể hiểu được sự hiểu biết và trực giác toán học. Nó giúp bạn tự mình phát minh ra các kiến trúc và giải pháp học sâu mới.
Cuốn sách cung cấp kiến thức chuyên môn thực hành để bạn có thể học hỏi học sâu từ đầu. Cuốn sách TensorFlow này sẽ giúp bạn nhanh chóng làm quen với TensorFlow. Nó giúp bạn tối ưu hóa các kiến trúc học sâu khác nhau.
Cuốn sách này đề cập đến nhiều khái niệm thực tế về học sâu có liên quan đến bất kỳ ngành nào được nhấn mạnh trong cuốn sách này. Mã được cung cấp trong tài liệu tham khảo này có sẵn dưới dạng iPython sổ ghi chép và kịch bản.
8) Học sâu thực tế cho đám mây, thiết bị di động và biên
Tên tác giả: Anirudh Koul
Nhà xuất bản: O'Reilly Media
Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên
Số trang: 622 trang
Học sâu thực tế cho đám mây, thiết bị di động và biên là cuốn sách được viết bởi Anirudh Koul, Siddha Ganju và Meher Kasam. Cuốn sách này hướng dẫn bạn cách xây dựng các ứng dụng deep learning thực tế cho đám mây, thiết bị di động, trình duyệt.
Cuốn sách dạy cho bạn quá trình biến một ý tưởng thành thứ gì đó mà mọi người trong thế giới thực có thể sử dụng. Cuốn sách này cũng dạy cách bạn có thể phát triển Trí tuệ nhân tạo cho nhiều loại thiết bị, bao gồm Raspberry Pi và Google Coral. Bạn cũng sẽ nhận được nhiều lời khuyên thiết thực để tối đa hóa độ chính xác và tốc độ của mô hình.
9) Học sâu: Cách tiếp cận của người thực hành
Tên tác giả: Josh Patterson
Nhà xuất bản: O'Reilly Media
Phiên bản mới nhất: Ấn bản đầu tiên
Số trang: 538 trang
Học sâu là cuốn sách được viết bởi Josh Patterson và Adam Gibson. Hướng dẫn thực hành này không chỉ cung cấp thông tin thiết thực nhất về chủ đề này. Nó cũng giúp bạn bắt đầu xây dựng mạng lưới học sâu hiệu quả.
Bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết học sâu trước khi giới thiệu Deeplearning4j (DL4J) mã nguồn mở của họ. Nó là một thư viện để phát triển quy trình làm việc của lớp sản xuất. Đây là một trong những cuốn sách hay nhất để tìm hiểu TensorFlow Bằng cách sử dụng các ví dụ thực tế, bạn sẽ học được các phương pháp và chiến lược một cách dễ dàng.
Câu Hỏi Thường Gặp
⚡ TensorFlow là gì?
TensorFlow của Google là thư viện deep learning mã nguồn mở và phổ biến nhất dành cho nghiên cứu và sản xuất. TensorFlow in Python là một thư viện toán học biểu tượng sử dụng luồng dữ liệu và lập trình vi phân để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau tập trung vào việc đào tạo và suy luận về mạng lưới thần kinh sâu.
📚 Sách TensorFlow nào hay nhất?
Sau đây là một số cuốn sách hay nhất về TensorFlow:
- Tìm hiểu TensorFlow 2.0: Triển khai các mô hình Machine Learning và Deep Learning với Python
- Học sâu nâng cao với TensorFlow 2 và Keras
- TinyML: Học máy với TensorFlow Lite trên Arduino và Bộ vi điều khiển công suất cực thấp
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow
🏅 Có điều kiện tiên quyết nào đối với Sách TensorFlow không?
Cuốn sách Tensorflow này được thiết kế dành cho người mới bắt đầu có ít hoặc không có Kinh nghiệm về TensorFlow. Mặc dù sự hiểu biết cơ bản về Python sẽ rất tuyệt.
