深度学习实战—基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用

《深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用》以TensorFlow 2.0人工智能平台的基础架构为切入点，逐步过渡到TensorFlow 2.0项目开发实战和项目部署上线中，并重点介绍了使用TensorFlow 2.0的高级封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神经网络模型预测，让读者在项目实战中系统学习人工智能任务的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架开发任务的完整过程，帮助读者深入系统地学习人工智能的开发应用。全书3篇共14章，涵盖了入门、实战和部署上线三个阶段。通过讲解神经网络的发展历程、网络结构和数学计算过程，使读者了解神经网络和TensorFlow 2.0的使用。通俗易懂地讲解了TensorFlow 2.0在神经网络应用中的工具，如卷积计算、池化计算、优化计算等工具，以及神经网络可视化工具Tensorboard。并包含多个实战案例，如曲线拟合、手写字体数据集识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人等。全书内容丰富、知识全面，适合深度学习框架TensorFlow 2.0的入门读者和进阶读者阅读，也适合作为相关培训机构的教材使用。