《TensorFlow+Keras深度学习算法原理与编程实战》内容简介

本书以一个彩票预测的实战项目开发为主线，详细介绍了爬虫基础、概率论、时间序列、深度学习等热门的人工智能技术及TensorFlow+Keras这种主流的深度学习框架的使用方法。本书分为8章，涵盖的主要内容有深度学习基础、数据抓取与存储、概率论基础、时间序列、深度学习框架简介及环境安装、深度学习原理、Keras入门、福彩3D预测平台工程搭建等。
郑敦庄 毕业于北京交通大学计算机科学与技术专业，曾就职于华为软件公司云计算部门，全栈开发人员，精通多种语言，曾到新浪爱彩、旺彩工作过，深入研究各种预测算法，大自然预测公众号超过四万关注用户，对比特币量化交易、人工智能深度学习各类算法有过深入研究。
胡承志 现就职于世界500强公司高级研发工程师，当前职位为驱动与Android软件开发工程师，2013年开始接触彩票与比特币领域，先后深入研究传统算法模型、机器学习、深度学习等领域的各类算法，对各类算法模型、比特币价格波动预测等方面有过深入研究。

作品目录

前言
第1章：深度学习基础
1.1、人工智能、机器学习与深度学习
1.2、深度学习的应用领域
1.3、深度学习的主要框架
第2章：数据抓取与存储
2.1、Windows系统下
Python开发环境的安装
2.2、Linux系统下
Python开发环境的安装
2.3、第三方库的安装
2.4、数据库的安装
2.5、爬虫基础
2.6、实战案例：抓取双色球开奖数据
第3章：概率论基础
3.1、样本空间及随机变量
3.2、概率分布及分布函数
3.3、离散随机变量
3.4、实战案例：分析双色球一等奖开奖注数是否随机
第4章：时间序列
4.1、时间序列入门
4.2、彩票的特性模型选择
4.3、马尔可夫链模型
4.4、实战案例：马尔可夫链模型预测
第5章：深度学习框架简介及环境安装
5.1、TensorFlow的发展历程
5.2、Ubuntu系统下安装
TensorFlow+Keras
5.3、Windows系统下安装
TensorFlow+Keras
第6章：深度学习原理
6.1、深度学习数学基础
6.2、神经网络基础
6.3、循环神经网络
6.4、LSTM神经网络
6.5、参考文献
第7章：Keras入门
7.1、Keras简介
7.2、Sequential顺序模型
7.3、Keras
LSTM简介
7.4、实战案例：LSTM神经网络预测福彩3D
7.5、参考文献
第8章：福彩3D预测平台工程搭建
8.1、工程代码整合
8.2、工程代码
8.3、结束语