全部
本书共分为 8 章，主要内容包括与人工智能相关的数学知识，Python 语言所特有的语法和技巧，Docker 模型透明无缝地发布的实现，业界优秀的 Git 代码版本管理工具，模型开发环境的配置，高级人工智能开发工程师常用的 IDE 开发工具，经典神经网络模型的剖析和分解，RPC 远程调用的实现，训练样本的序化组织结构TFRecord，模型的训练、保存和封装发布，模型训练的 GPU 配置和机制策略的部署，模型从训练到发布的完整示例等。
王艳铭，CSIAM中国工业与应用数学学会成员。知名互联网公司信息软件技术架构设计师，政府大数据研究院研发实验技术顾问，研发部署和大数据平台建设首席算法研发团队组长。获得多项相关人工智能创新技术专利，如《通过超参数设置用图像的方法(CNN)解决情感分析》等。擅长Python、C/C 语言及TensorFlow 和PyTorch人工智能开发框架，对大数据和Al 算法理论有深入的研究。
装 帧：平装-胶订
开 本：16开
纸 张：胶版纸
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