内容简介

本书以Python数据处理工具和深度学习的基本原理为切入点，由浅入深介绍TensorFlow的使用方法。由原理着手到代码实践，内容从基本的回归问题开始，到近年来大热的卷积神经网络和生成式模型。本书省去大量烦琐的数学推导，以通俗易懂的语言和示例阐述深度学习的原理。

本书共8章，第1和2章介绍TensorFlow的环境搭建与Python基本数据处理工具，为后面介绍TensorFlow做准备；第3~5章讲解TensorFlow和深度学习中的基本概念及深度学习常用数据集；第6~8章从易到难深入讲解不同的神经网络模型并配合大量的示例，进一步巩固TensorFlow代码的使用。

本书配有整套代码，在重点、难点处配有讲解视频，可以根据自身兴趣与需求对代码进行修改并通过视频对难以理解的知识点进行巩固。本书的难度、层次清晰，适合任何希望入门人工智能领域的学生或工作者阅读，同时也包含新的技术，适于想要紧跟视觉研究的从业人员阅读。