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本書提供了從單個神經元到對抗神經網絡，從有監督學習到半監督學習，從簡單的數據分類到語音、語言、圖像分類乃至樣本生成等一系列前沿技術，具有超強的實用性，讀者可以隨時查閱和參考。
本書通過96個案例，全面講解了深度學習神經網絡原理和TensorFlow使用方法。全書共分為3篇，第1篇深度學習與TensorFlow基礎，包括快速了解人工智能與TensorFlow、搭建開發環境、TensorFlow基本開發步驟、TensorFlow編程基礎、識別圖中模糊的手寫數字等內容；第2篇深度學習基礎——神經網絡，介紹了神經網絡的基礎模型，包括單個神經元、多層神經網絡、卷積神經網絡、循環神經網絡、自編碼網絡等內容；第3篇深度學習進階，是對基礎網絡模型的靈活運用與自由組合，是對前面知識的綜合及拔高，包括深度神經網絡和對抗神經網絡兩章內容。本書特別適合TensorFlow深度學習的初學者和進階讀者閱讀，也適合社會培訓班和各大院校對深度學習有興趣的學生閱讀。
