书籍推荐-《基于TensorFlow 2.0的深度学习技术》

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书籍：Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0：A Mathematical Approach to Advanced Artificial Intelligence in Python
作者：Santanu Pattanayak
出版：Apress
原文：书籍下载-《基于TensorFlow 2.0的深度学习技术》

01 书籍介绍

《Pro Deep Learning with TensorFlow 2.0》以深度学习的数学和核心技术基础为起点。接下来，您将学习卷积神经网络，包括新的卷积方法，如扩展卷积、深度可分离卷积及其实现。然后，您将了解在高级网络架构中的自然语言处理，比如transformers和与自然语言处理和神经网络相关的各种注意机制。

随着阅读的进展，您将探索无监督学习框架，反映了当前深度学习方法的状况，如自动编码器和变分自动编码器。

最后一章涵盖了生成对抗网络及其变体的高级主题，例如循环一致性GAN和图神经网络技术，如图注意力网络和GraphSAGE。

02 通过学习，可以收获

· 通过使用TensorFlow 2.0来理解全栈深度学习
· 深入了解深度学习的数学基础
· 使用TensorFlow 2.0在生产环境中部署复杂的深度学习解决方案
· 了解生成对抗网络、图注意力网络和GraphSAGE

03 作者简介

Santanu Pattanayak是高通公司研发部门的高级机器学习专家，也是Apress出版的《Python量子机器学习》的作者。他拥有超过16年的工作经验，在加入高通之前曾在GE、Capgemini和IBM工作过。他毕业于加尔各答贾达普大学，获得电气工程学位，并对数学有着浓厚的兴趣。Santanu拥有印度理工学院（IIT）海得拉巴分校的数据科学硕士学位。他在闲暇时间还参加Kaggle竞赛，排名常常进入前500名。目前，他与妻子居住在班加罗尔。

04  书籍大纲


1. 书籍下载-《系统工程神经网络》

  1. 书籍下载-《Python图神经网络实战：实用技术和架构》
  2. 书籍下载-《基于Pytorch手撸深度学习：初学者指南》
  3. 书籍下载-《深入研究：机器学习中的Transformers》
  4. 书籍下载-《深度强化学习实战》-第二版

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