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本書循序漸進地講解了使用TensorFlow開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；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)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、注意力機制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、TensorFlowLite移動端與嵌入式輕量級開發(fā)、TensorFlow.js智能前端開發(fā)等實戰(zhàn)應(yīng)用內(nèi)容；最后通過開發(fā)姿勢預(yù)測器和智能客服系統(tǒng)，講解TensorFlow的綜合應(yīng)用。 本書循序漸進地講解了使用TensorFlow開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；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)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、注意力機制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、TensorFlowLite移動端與嵌入式輕量級開發(fā)、TensorFlow.js智能前端開發(fā)等實戰(zhàn)應(yīng)用內(nèi)容；最后通過開發(fā)姿勢預(yù)測器和智能

書中采用實例驅(qū)動教學(xué)的形式，將理論與實例相結(jié)合進行講解，讓讀者在實戰(zhàn)中掌握所學(xué)知識，并且從不同的方位展現(xiàn)一個知識點的用法，真正做到融會貫通。詳解TensorFlow開發(fā)的流程，帶領(lǐng)讀者掌握TensorFlow深度學(xué)習(xí)開發(fā)的相關(guān)知識，以解決實際工作中的問題。書中還介紹了很多開發(fā)經(jīng)驗和技巧，讓讀者可以在學(xué)習(xí)過程中更輕松地理解相關(guān)知識點及概念，更快地掌握關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用技巧。

前 言

TensorFlow是一種開發(fā)機器學(xué)習(xí)程序的開源框架，可幫助開發(fā)者在計算機設(shè)備、移動設(shè)備和IoT設(shè)備上運行TensorFlow模型，并且可以開發(fā)出能夠在計算機設(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。

本書特色
內(nèi)容全面：本書詳細(xì)講解了使用TensorFlow開發(fā)人工智能程序的技術(shù)知識，循序漸進地講解了這些技術(shù)的使用方法和技巧，幫助讀者快速步入基于Python語言的人工智能開發(fā)高手之列。
實例驅(qū)動學(xué)習(xí)：本書采用理論加實例的講解方式，通過這些實例實現(xiàn)了對知識點的橫向切入和縱向比較，讓讀者有更多的實踐演練機會，并且從不同的方位展現(xiàn)一個知識點的用法，真正實現(xiàn)了拔高的學(xué)習(xí)效果。
詳細(xì)介紹TensorFlow開發(fā)的流程：本書一開始對TensorFlow開發(fā)的流程進行了詳細(xì)介紹，而且在講解中結(jié)合多個實用性很強的項目案例，帶領(lǐng)讀者掌握TensorFlow深度學(xué)習(xí)開發(fā)的相關(guān)知識，以解決實際工作中的問題。
貼心提示和注意事項：本書根據(jù)需要在各章安排了很多注意說明和技巧等小版塊，讓讀者可以在學(xué)習(xí)過程中更輕松地理解相關(guān)知識點及概念，更快地掌握關(guān)鍵技術(shù)的應(yīng)用技巧。

本書內(nèi)容
本書循序漸進地講解了使用TensorFlow開發(fā)深度學(xué)習(xí)程序的核心知識，并通過具體實例的實現(xiàn)過程演練了使用TensorFlow的方法和流程。書中首先講解了TensorFlow深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識；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)、生成式對抗網(wǎng)絡(luò)、自然語言處理、注意力機制、概率圖模型、深度信念網(wǎng)絡(luò)、強化學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、TensorFlow Lite移動端與嵌入式輕量級開發(fā)、TensorFlow.js智能前端開發(fā)等實戰(zhàn)應(yīng)用內(nèi)容；最后通過開發(fā)姿勢預(yù)測器和智能客服系統(tǒng)，講解TensorFlow的綜合應(yīng)用。

讀者對象
? 軟件工程師
? 機器學(xué)習(xí)開發(fā)人員
? 數(shù)據(jù)庫工程師和管理員
? 研發(fā)工程師
? 大學(xué)及中學(xué)計算機教育工作者

王振麗
2023年11月

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