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　　☆好評再上市☆

　　▶▶▶ 從深度學習的基礎知識到案例,快速掌握JAX深度學習框架!◄◄◄



　　本書為繁體版第一本的JAX全方位指南!JAX是一個用於高性能數值計算的工具,專門為深度學習領域所設計。本書從基礎概念開始談起,教導讀者在Windows環境下架設WSL,以方便使用GPU,而不需要全新從Linux安裝,接著開始介紹一些機器學習和深度學習的理論。從第四章開始,便是JAX的正式介紹,包括了XLA、自動微分等,以及談到JAX和Numpy之間的關聯,並且有實際的程式說明。



　　到第六章開始,便陸續介紹JAX的開發細節,然後正式使用JAX進行深度學習的程式應用,包括CNN中的VGG模型,或是將JAX和TF結合,運用兩者間的搭配來解決大部分的問題。待前面的基礎都已經完備後,便引導你來放手使用JAX撰寫自訂函數,以及帶讀者使用JAX的高級套件,如experimental和nn。最後則是進階CNN的開發,使用ResNet來完成CIFAR100的分類、用JAX解決NLP的問題,以及進一步使用JAX來實作GAN網路。



　　不管你先前是TF或PyTorch的使用者,當你發現JAX的程式碼行數是TF的1/10,PyTorch的1/3,速度更快,且程式碼更容易理解,更加Pythnoic,你真的可以開心地踏入JAX的深度學習世界!



　　【本書看點】

　　✪ 從零開始學JAX

　　✪ 把numpy放入TPU和GPU的數值套件

　　✪ JAX如何實作XLA

　　✪ 使用JAX實作CNN

　　✪ 用JAX自訂函數

　　✪ JAX實作ResNet CIFAR100資料集分類

　　✪ 用JAX實作自然語言處理的Word Embedding

　　✪ 用JAX實作GAN生成對抗網路



　　【適合讀者】

　　☛ 人工智慧入門讀者。

　　☛ 深度學習入門讀者。

　　☛ 機器學習入門讀者。

　　☛ 大專院校人工智慧專業的師生。

　　☛ 專業教育訓練機構的師生。

　　☛ 其他對智慧化、自動化感興趣的開發者。

王曉華 　　計算機專業講師,研究方向為雲計算、大數據與人工智能。著有《Spark 3.0大數據分析與挖掘:基於機器學習》、《TensorFlow深度學習應用實踐》、《OpenCV+TensorFlow深度學習與計算機視覺實戰》、《TensorFlow知識圖譜實戰》、《TensorFlow人臉識別實戰》、《TensorFlow語音識別實戰》、《TensorFlow 2.0卷積神經網路實戰》、《Keras實戰:基於TensorFlow2.2的深度學習實踐》、《TensorFlow深度學習從零開始學》、《深度學習的數學原理與實現》等圖書。