.
第 1 章 探索人工智慧的景色第 2 章 畫中所言為何:用Keras進行影像分類第 3 章 貓狗大戰:用Keras在30行內搞定遷移學習第 4 章 建立反向影像搜尋引擎:了解嵌入第 5 章 從菜鳥到大師級預測器:最大化捲積類神經網路的準確度第 6 章 最大化TensorFlow之速度與效能:便利的清單第 7 章 實用工具、提示與技巧第 8 章 電腦視覺雲端API:15分鐘內開始運行第 9 章 使用TensorFlow Serving與KubeFlow進行雲端可擴展推論服務第 10 章 使用TensorFlow.js與ml5.js在瀏覽器上運行人工智慧第 11 章 使用Core ML在iOS上進行即時物件分類第 12 章 使用Core ML與Create ML建立iOS上的Not Hotdog第 13 章 食物界的Shazam:使用TensorFlow Lite和ML Kit來開發Android應用程式第 14 章 使用TensorFlow物件偵測API建立完美的喵星人定位應用程式第 15 章 成為自造者:探索邊緣裝置上的嵌入式人工智慧第 16 章 使用Keras進行端到端深度學習模擬自駕車第 17 章 一小時內建造一部自駕車:在AWS DeepRacer使用增強式學習
機器學習設計模式 打造機器學習應用|從構想邁向產品 從程式員到AI專家|寫給程式員的人工智慧與機器學習指南