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TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识，深度学习的方法，TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程，实现一个自定义操作，并进行TensorFlow源代码解析，介绍卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识；实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络（CNN、RNN和自编码网络等）并对MNIST数据集进行训练，讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用；提高篇
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TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松开发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改进后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升开发者的工作效率和便于开发者使用。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书通过聚焦于开发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术开始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速开发过程。学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0开发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环境之中。你将学到以下内容：? 掌握机器学习和神经网络技术，解决有挑战性的任务。? 使用TensorFlow 2.0的新特
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本书从TensorFlow基础讲起，逐步深入TensorFlow进阶实战，后配合项目实战案例，重点介绍了实用TensorFlow库训练卷积神经网络模型并将模型移植到服务器端、Android端和iOS端的知识。读者不但可以系统地学习TensorFlow库的使用，还能加深对深度卷积神经网络的理解。 本书分为4篇，共13章，涵盖的主要内容有人工智能发展历程，TensorFlow基础入门，高维Tensor对象的工具函数，前馈网络，常见网络，TensorFlow数据存取，TensorFlow数据预处理，TensorFlow模型训练，TensorBoard可视化工具，中文手写字识别，移植模型到TensorFlow Serving端，移植TensorFlow模型到Android端，移植TensorFlow模型到iOS端。
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使用深度学习进行人脸识别是近年来AI研究的热点之一。本书可以帮助读者掌握深度学习的核心内容、TensorFlow实现人脸识别的技术要点以及从模型构建到应用程序编写的整套技巧。
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