【现货速发】TensorFlow深度学习 模型、算法原理与实战

 前 言

  TensorFlow是一种开发机器学习程序的开源框架，可帮助开发者在计算机设备、移动设备和IoT设备上运行TensorFlow模型，并且可以开发出能够在计算机设备、Android设备、iOS设备和IoT设备上使用的深度学习程序。

本书特色
  内容全面：本书详细讲解了使用TensorFlow开发人工智能程序的技术知识，循序渐进地讲解了这些技术的使用方法和技巧，帮助读者快速步入基于Python语言的人工智能开发高手之列。
  实例驱动学习：本书采用理论加实例的讲解方式，通过这些实例实现了对知识点的横向切入和纵向比较，让读者有更多的实践演练机会，并且从不同的方位展现一个知识点的用法，真正实现了拔高的学习效果。
  详细介绍TensorFlow开发的流程：本书一开始对TensorFlow开发的流程进行了详细介绍，而且在讲解中结合多个实用性很强的项目案例，带领读者掌握TensorFlow深度学习开发的相关知识，以解决实际工作中的问题。
  贴心提示和注意事项：本书根据需要在各章安排了很多“注意”“说明”和“技巧”等小版块，让读者可以在学习过程中更轻松地理解相关知识点及概念，更快地掌握关键技术的应用技巧。

本书内容
 本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlow Lite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能客服系统，讲解TensorFlow的综合应用。

读者对象
? 软件工程师
? 机器学习开发人员
? 数据库工程师和管理员
? 研发工程师
? 大学及中学计算机教育工作者

王振丽  
2023年11月

            本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能客服系统，讲解TensorFlow的综合应用。 本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能

           王振丽，2008-2014年，就职于阿里巴巴B2C部门，从事数据采集工作。2014年-2016年，就职于新浪微博垂直（移动端）运维部门，从事基于深度学习的客户分析工作。2016-现在，就职于浪潮信息在线服务部门，从事深度学习方面的产品设计工作。

            本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能客服系统，讲解TensorFlow的综合应用。 本书循序渐进地讲解了使用TensorFlow开发深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow的方法和流程。书中首先讲解了TensorFlow深度学习基础知识；然后介绍了数据集制作、前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络、自然语言处理、注意力机制、概率图模型、深度信念网络、强化学习、无监督学习、TensorFlowLite移动端与嵌入式轻量级开发、TensorFlow.js智能前端开发等实战应用内容；最后通过开发姿势预测器和智能

           王振丽，2008-2014年，就职于阿里巴巴B2C部门，从事数据采集工作。2014年-2016年，就职于新浪微博垂直（移动端）运维部门，从事基于深度学习的客户分析工作。2016-现在，就职于浪潮信息在线服务部门，从事深度学习方面的产品设计工作。