♔透過KerasAPI可更加容易且快速搭建網路
♔運用TensorFlow2.0和KerasAPI的強大靈活性和控制性
♔解析業界和學術界最流行的生成模型－VAE、GAN
[TensorFlow2.0語法更簡潔]學習門檻較低，使初學者更容易上手
[TensorFlow2.0支援多個平台]可以在多種平台上訓練生成的網路模型
[TensorFlow2.0內建Keras高階API]Keras與TensorFlow的相容性、方便性和效率更高
[TensorFlow2.0簡化API]只保留tf.keras，清除較少人使用和重複的API
在人工智慧（AI）的時代，TensorFlow已經成為深度學習開發的主流程式庫，其功能強大、運算效率高、支援多個平台，造就了業界和學術界的廣泛使用。然而，TensorFlow1.x版的學習門檻高，對於剛入門的初學者來說相當難上手，針對這個問題，Google開發團隊推出了TensorFlow2.0版。TensorFlow2.0引入了EagerExecution動態圖模式、Keras高階API和tf.data等三個功能，讓學習門檻大幅降低。本書使用最新的TensorFlow2.0深度學習套件，並透過十二個章節的內容，讓讀者同時學習到理論與實務應用。
拿起這本書，你將學到：
◎利用TensorFlowKerasAPI，並能充分理解使用簡潔指令、自由組合且容易擴展的模塊化API的優勢。
◎利用tf.data資料輸入管道，速度更快、更簡單。
◎學習TensorFlow高階技巧：客製化網路層、損失函數、指標函數和回調函數。
◎學習TensorBoard高階技巧：TensorBoard低階API和超參數調校工具。
◎使用TensorFlowDatasets資料集平台，更方便下載和使用。
◎使用TensorFlowHub開放預訓練模型平台，更方便搭建和使用預訓練權重。
◎了解神經網路反向傳遞的原理。
◎了解及實作全連接神經網路。
◎了解及實作卷積神經網路。
◎了解及實作遷移學習任務。
◎掌握訓練網路的技巧：權重初始化的重要性、權重正規化、Dropout、BatchNormalization。
◎運用深度學習經典網路架構：LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet。
◎生成模型：AE、VAE、GAN、WGAN、WGAN-GP全面解說和實作。
訓練 KERAS GOOGLE 深度學習 學習 平台 模型 API 門檻
