基于浏览器的深度学习

基于浏览器的深度学习

智能系统与技术丛书

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作品简介

本书是Web开发和深度学习的跨界,主要介绍基于浏览器的深度学习技术,具体内容包括神经网络架构、主流的JavaScript深度学习框架、深度学习的JavaScript基础、基于WebGL的GPU加速、浏览器上的数据抽取和操作,以及tensorflow.js实践应用。每章都配有完整的代码示例以及可视化效果,轻松易学。也详细介绍了tensorflow.js重要的模块tfjs-core、tfjs-layers、tfjs-node、tfjs-converter等。

泽维尔·布里(Xavier Bourry),是创业公司Jeeliz的联合创始人和CTO,专注于深度学习。他使用WebGL API开发了基于GPU的深度学习引擎,其性能比TFJS高,能够用于实时视频处理。

佐佐木凯(Kai Sasaki),是Arm公司的高级软件工程师,还是Apache Hivemall Committer。他擅长Web和数据处理平台,在使用APNS和GCM开发和维护通知平台、开发Hadoop和Storm等数据处理平台、开发/维护Presto集群等方面有丰富的经验。

克里斯托夫·科纳(Christoph Körner),是微软公司大数据和人工智能专家,之前是T-Mobile Austria的大数据技术主管、Kaggle Vienna机器学习社区的会议组织者。除本书外,他还著有《Learning Responsive Data Visualization》《Data Visualization with D3 and AngularJS》等。

中野礼一郎(Reiichiro Nakano),是Infostellar公司的软件开发工程师,专注于机器学习。

作品目录

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