深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)：基于TensorFlow 2.0的人工智能開發(fā)應(yīng)用

　　《深度學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)——基于TensorFlow 2.0的人工智能開發(fā)應(yīng)用》以TensorFlow 2.0人工智能平臺(tái)的基礎(chǔ)架構(gòu)為切入點(diǎn)，逐步過渡到TensorFlow 2.0項(xiàng)目開發(fā)實(shí)戰(zhàn)和項(xiàng)目部署上線中，并重點(diǎn)介紹了使用TensorFlow 2.0的高級(jí)封裝Keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)，讓讀者在項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)中系統(tǒng)學(xué)習(xí)人工智能任務(wù)的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架開發(fā)任務(wù)的完整過程，幫助讀者深入系統(tǒng)地學(xué)習(xí)人工智能的開發(fā)應(yīng)用。 全書3篇共14章，第1篇為入門篇，介紹了人工智能的基礎(chǔ)知識(shí)，包括人工智能的發(fā)展、人工智能開發(fā)環(huán)境的部署與使用、TensorFlow 2.0框架與模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、圖像處理和TensorBoard可視化組件等；第2篇為實(shí)戰(zhàn)篇，通過實(shí)例講解如何使用TensorFlow 2.0進(jìn)行實(shí)際項(xiàng)目開發(fā)、模型評(píng)估與優(yōu)化，包含了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曲線擬合、MNIST手寫字體識(shí)別、圖像風(fēng)格遷移、車牌識(shí)別、智能中文對(duì)話機(jī)器人等實(shí)例應(yīng)用；第3篇為部署上線篇，主要講解TensorFlow Serving 部署模型上線和Flask 部署模型上線，從而實(shí)現(xiàn)完全生命周期的人工智能開發(fā)過程。 全書內(nèi)容通俗易懂，知識(shí)全面，內(nèi)容豐富，實(shí)用性和可操作性強(qiáng)，特別適合深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow 2.0的入門讀者和進(jìn)階讀者閱讀，同樣適合TensorFlow 1.x版本的人工智能開發(fā)人員轉(zhuǎn)型到TensorFlow 2.0、Python程序員、Python Web開發(fā)者等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也適合作為相關(guān)培訓(xùn)機(jī)構(gòu)的教材使用。

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