深度学习之TensorFlow：入门、原理与进阶实战
编辑推荐
磁云科技创始人/京东终身荣誉技术顾问李大学推荐 创客总部/创客共赢基金合伙人李建军推荐 一线研发工程师以14年开发经验的视角全面解析TensorFlow应用 涵盖数值、语音、语义、图像等多个领域96个有较高应用价值的深度学习案例 赠送12套同步配套教学视频 + 113套源代码文件（带配套样本） 内容全面，应用性强，从有监督学习到半监督学习，从简单的数据分类到语音、语言和图像分类乃至样本生成等一系列前沿技术，均有介绍 语言通俗易懂，拒绝生僻的术语，拒绝生僻的公式符号，落地性强 穿插了几十个需要读者注意的知识要点和难点，分享作者积累的宝贵经验
内容简介
本书采用“理论+实践”的形式编写，通过大量的实例（共96个），全面而深入地讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow使用方法两方面的内容。书中的实例具有很强的实用性，如对图片分类、制作一个简单的聊天机器人、进行图像识别等。书中每章都配有一段教学视频，视频和图书的重点内容对应，能帮助读者快速地掌握该章的重点内容。本书还免费提供了所有实例的源代码及数据样本，这不仅方便了读者学习，而且也能为读者以后的工作提供便利。 本书共12章，分为3篇。第1篇深度学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础——神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。 本书结构清晰，案例丰富，通俗易懂，实用性强，特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，本书也适合作为相关培训学校的教材，以及各大院校相关专业的教学参考书。 30秒极速了解本书精华内容： 1. 深度学习与TensorFlow基础 快速了解人工智能与TensorFlow 搭建开发环境 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 TensorFlow编程基础 识别图中模糊的手写数字（实例21） 2. 深度学习基础——神经网络 单个神经元 多层神经网络——解决非线性问题 卷积神经网络——解决参数太多问题 循环神经网络——具有记忆功能的网络 自编码网络——能够自学习样本特征的网络 3. 深度学习进阶 深度神经网络 对抗神经网络（GAN）
作者简介
李金洪，长期拼搏在一线的高级软件工程师。先后担任过CAD算法工程师、手机游戏主程、架构师、项目经理、CTO、部门经理、资深产品总监和CEO等职务。现任代码医生工作室主程序员。精通C、C++、汇编、Python、Java和Go等编程语言；擅长神经网络、算法、协议分析、逆向和移动互联网安全架构等技术。在深度学习领域中参与过某移动互联网后台的OCR项目、某娱乐节目机器人的语音识别和声纹识别项目，以及活体检测、金融和安全等领域的多个AI项目。发布过两套关于CNTK深度学习框架的视频教程。
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