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本書(shū)循序漸進(jìn)地講解了使用TensorFlow開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識(shí)，并通過(guò)具體實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過(guò)程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書(shū)中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；然后介紹了數(shù)據(jù)集制作、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、注意力機(jī)制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、TensorFlowLite移動(dòng)端與嵌入式輕量級(jí)開(kāi)發(fā)、TensorFlow.js智能前端開(kāi)發(fā)等實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用內(nèi)容；最后通過(guò)開(kāi)發(fā)姿勢(shì)預(yù)測(cè)器和智能客服系統(tǒng)，講解TensorFlow的綜合應(yīng)用。 本書(shū)循序漸進(jìn)地講解了使用TensorFlow開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識(shí)，并通過(guò)具體實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過(guò)程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書(shū)中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；然后介紹了數(shù)據(jù)集制作、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、注意力機(jī)制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、TensorFlowLite移動(dòng)端與嵌入式輕量級(jí)開(kāi)發(fā)、TensorFlow.js智能前端開(kāi)發(fā)等實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用內(nèi)容；最后通過(guò)開(kāi)發(fā)姿勢(shì)預(yù)測(cè)器和智能

書(shū)中采用實(shí)例驅(qū)動(dòng)教學(xué)的形式，將理論與實(shí)例相結(jié)合進(jìn)行講解，讓讀者在實(shí)戰(zhàn)中掌握所學(xué)知識(shí)，并且從不同的方位展現(xiàn)一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的用法，真正做到融會(huì)貫通。詳解TensorFlow開(kāi)發(fā)的流程，帶領(lǐng)讀者掌握TensorFlow深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的相關(guān)知識(shí)，以解決實(shí)際工作中的問(wèn)題。書(shū)中還介紹了很多開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)和技巧，讓讀者可以在學(xué)習(xí)過(guò)程中更輕松地理解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)及概念，更快地掌握關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用技巧。

前 言

TensorFlow是一種開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)程序的開(kāi)源框架，可幫助開(kāi)發(fā)者在計(jì)算機(jī)設(shè)備、移動(dòng)設(shè)備和IoT設(shè)備上運(yùn)行TensorFlow模型，并且可以開(kāi)發(fā)出能夠在計(jì)算機(jī)設(shè)備、Android設(shè)備、iOS設(shè)備和IoT設(shè)備上使用的深度學(xué)習(xí)程序。

本書(shū)特色
內(nèi)容全面：本書(shū)詳細(xì)講解了使用TensorFlow開(kāi)發(fā)人工智能程序的技術(shù)知識(shí)，循序漸進(jìn)地講解了這些技術(shù)的使用方法和技巧，幫助讀者快速步入基于Python語(yǔ)言的人工智能開(kāi)發(fā)高手之列。
實(shí)例驅(qū)動(dòng)學(xué)習(xí)：本書(shū)采用理論加實(shí)例的講解方式，通過(guò)這些實(shí)例實(shí)現(xiàn)了對(duì)知識(shí)點(diǎn)的橫向切入和縱向比較，讓讀者有更多的實(shí)踐演練機(jī)會(huì)，并且從不同的方位展現(xiàn)一個(gè)知識(shí)點(diǎn)的用法，真正實(shí)現(xiàn)了拔高的學(xué)習(xí)效果。
詳細(xì)介紹TensorFlow開(kāi)發(fā)的流程：本書(shū)一開(kāi)始對(duì)TensorFlow開(kāi)發(fā)的流程進(jìn)行了詳細(xì)介紹，而且在講解中結(jié)合多個(gè)實(shí)用性很強(qiáng)的項(xiàng)目案例，帶領(lǐng)讀者掌握TensorFlow深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)的相關(guān)知識(shí)，以解決實(shí)際工作中的問(wèn)題。
貼心提示和注意事項(xiàng)：本書(shū)根據(jù)需要在各章安排了很多注意說(shuō)明和技巧等小版塊，讓讀者可以在學(xué)習(xí)過(guò)程中更輕松地理解相關(guān)知識(shí)點(diǎn)及概念，更快地掌握關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用技巧。

本書(shū)內(nèi)容
本書(shū)循序漸進(jìn)地講解了使用TensorFlow開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識(shí)，并通過(guò)具體實(shí)例的實(shí)現(xiàn)過(guò)程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書(shū)中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)；然后介紹了數(shù)據(jù)集制作、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、自然語(yǔ)言處理、注意力機(jī)制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、TensorFlow Lite移動(dòng)端與嵌入式輕量級(jí)開(kāi)發(fā)、TensorFlow.js智能前端開(kāi)發(fā)等實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用內(nèi)容；最后通過(guò)開(kāi)發(fā)姿勢(shì)預(yù)測(cè)器和智能客服系統(tǒng)，講解TensorFlow的綜合應(yīng)用。

讀者對(duì)象
? 軟件工程師
? 機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員
? 數(shù)據(jù)庫(kù)工程師和管理員
? 研發(fā)工程師
? 大學(xué)及中學(xué)計(jì)算機(jī)教育工作者

王振麗
2023年11月

王振麗，2008-2014年，就職于阿里巴巴B2C部門(mén)，從事數(shù)據(jù)采集工作。2014年-2016年，就職于新浪微博垂直（移動(dòng)端）運(yùn)維部門(mén)，從事基于深度學(xué)習(xí)的客戶(hù)分析工作。2016-現(xiàn)在，就職于浪潮信息在線服務(wù)部門(mén)，從事深度學(xué)習(xí)方面的產(chǎn)品設(shè)計(jì)工作。