使用Python、Keras與TensorFlow於人工智慧與電腦視覺專案
「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項：員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」
-Paco Nathan，Derwen AI創辦人
不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師，還是經驗老到的資料科學家，或是夢想著要建立下一個廣受歡迎的人工智慧應用程式的愛好者，您可能都會想要知道要如何開始進行。本書一步步的教導您如何為雲端、行動裝置、瀏覽器與邊緣裝置建立實用的深度學習應用。
藉由多年來將深度學習研究轉換為獲獎應用程式的產業經驗，本書的三位作者會指導您如何將想法創意轉換為人們可以使用的事物。
‧以Keras、TensorFlow、Core ML與TensorFlow Lite訓練、調校及部署電腦視覺模型
‧為各式裝置開發人工智慧應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano及Google Coral
‧探索有趣的專案，從矽谷的Not Hotdog應用程式到Google等級的影像搜尋，還有超過40個案例探討與產業範例
‧在電腦遊戲環境中模擬自動駕駛汽車，並使用增強式學習來建立微型版本
‧使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型
‧發掘用來最大化模型準確度與時間、除錯、以及調整至數百萬使用者規模的實用指示
「標題中包含了實用是很有根據的。現今產業中的機器學習實務有兩個優先事項：員工需要提升技能以及模型需要微調。本書是朝向兩者的捷徑。」
-Paco Nathan，Derwen AI創辦人
不論您是一位渴望進入人工智慧世界的軟體工程師，還是經驗老到的資料科學家，或是夢想著要建立下一個廣受歡迎的人工智慧應用程式的愛好者，您可能都會想要知道要如何開始進行。本書一步步的教導您如何為雲端、行動裝置、瀏覽器與邊緣裝置建立實用的深度學習應用。
藉由多年來將深度學習研究轉換為獲獎應用程式的產業經驗，本書的三位作者會指導您如何將想法創意轉換為人們可以使用的事物。
‧以Keras、TensorFlow、Core ML與TensorFlow Lite訓練、調校及部署電腦視覺模型
‧為各式裝置開發人工智慧應用，包括Raspberry Pi、Jetson Nano及Google Coral
‧探索有趣的專案，從矽谷的Not Hotdog應用程式到Google等級的影像搜尋，還有超過40個案例探討與產業範例
‧在電腦遊戲環境中模擬自動駕駛汽車，並使用增強式學習來建立微型版本
‧使用遷移學習在幾分鐘內訓練模型
‧發掘用來最大化模型準確度與時間、除錯、以及調整至數百萬使用者規模的實用指示