本书既强调对深度学习理论的深理解，同时用代码实践结合理论的讲解。
美国国家技术奖获得者、奇大学校长、谷歌公司工程总监雷库兹韦尔**力作。这是一部洞悉未来思维模式、全面解析 人工智能 创建原理的颠覆力作。库兹韦尔对于大脑和人工智能的理解，将对我们生活的方方面面、各行各业，以及我们有关未来的设想产生巨大的影响。库兹韦尔通过一系列推理告诉我们，我们有能力创造超越人类智能的非生物智能。 湛庐文化联合权威机构中国人工智能学会特设专家委员会！该专家委员会包括中国工程院院士李德毅、驭势科技（北京）有限公司联合创始人兼CEO吴甘沙、地平线机器人技术创始人余凯、IBM中国研究院院长沈晓卫、国际人工智能大会(IJCAI)常务理事杨强、科大讯飞研究院院长胡郁、中国人工智能学会秘书长王卫宁等专家学者，他们将以自身深厚的专业实力、卓越的洞察力和深远的影响力，对这些优秀图书行深度评。
深度学习应用所使用的大部分数据是由自然语言处理（NLP）提供的，而TensorFlow是目前比较重要的深度学习框架。面对当今巨量数据流中众多的非结构化数据，本书详细讲解如何将TensorFlow与NLP二者结合以提供有效的工具，以及如何将这些工具应用于具体的NLP任务。 本书首先介绍NLP和TensorFlow的基础知识，之后讲解如何使用Word2vec及其高级扩展，以便通过创建词嵌将词序列转换为深度学习算法可用的向量。本书还介绍如何通过卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）等经典深度学习算法执行句子分类和语言生成等重要的NLP任务。你将学习如何在NLP任务中应用高性能的RNN模型（比如长短期记忆单元），还将认识神经机器翻译，并实现一个神经机器翻译器。 通过阅读本书，你将学到： NLP的核心概念和各种自然语言处理方法 使用TensorFlow函数创建神经网络以完成NLP任务
《细说机器学习：从理论到实践》是一个详细介绍现代机器学习理论、经典算法与流行框架及编程实现的机器学习门书。 从统计学、线性代数与概率论等机器学习的基础知识讲起，然后介绍机器学习的基本概念，继 而讲解常用算法与编程实现，最后介绍高级知识、框架实践与项目案例，兼顾理论与应用，详 尽易懂。 每个知识配合示例练习，全书共设计200多个编程实例，向读者展示机器学习算法与框架的实际应用。 全书涉及面广，如神经网络、卷积网络、集成学习、迁移学习等当前机器学习热均有所涉及 。 结合作者多年机器学习研究与发经验，采用流行的Python语言实现，讲解细致，娓娓道来， 适合转型想人工智能领域的大学生、发人员、技术人员和研究人员阅读。
1、速成性：本书涉及深度学习的基本原理，没有过多纠结数学公式推导，能快速上手书中的实战项目，可用于实际生产。2、前沿性：深度学习是当今人工智能领域炙手可热的技术，本书是目前市面上为数不多的深度学习源码解析类参考资料。3、翔实性：本书既有深度学习理论知识的讲解，又有源代码的剖析，还包括解决实际问题的案例。4、趣味性：本书穿插部分漫画，利于年轻读者受和传播。
采用Python编写的Keras能够快速准确地训练卷积和递归神经网络，这使得Keras在很短的时间里就成为一个流行的深度学习库。 本书介绍了如何在时下流行的Keras库的帮助下，解决训练深度学习模型时遇到的各种问题。从安装和设置Keras始，展示了如何使用Keras行深度学习；从加载数据到拟合、评估模型获得*性能，逐步解决工作过程中遇到的每一个问题。在本书的帮助下，你可以分别实现卷积神经网络、递归神经网络、生成式对抗网络等。除此之外，本书还讲述了如何训练这些模型以完成图像处理和语言处理的任务。 本书*后还给出了一些实例，可以帮助你直观地了解Python和Keras在深度学习上的强大功能 通过阅读本书，你将学到： 在TensorFlow中安装和配置Keras 使用Keras库行神经网络编程 了解不同的Keras层 使用Keras实现简单的前馈神经网络、卷积神经网络和递归神
学习思路，理论先行：构建了非常系统化的理论知识体系，助力读者透彻理解深度学习的基础知识。 学习原理，思维先行：学习一种新的方法、新的算法时，先从本质上剖析其来源，分析提出这种新方法的思维是什么。 抽丝剥茧、深挖本质：透过其烦杂的表面，深挖其本质。 纵向学习、横向比较：详细讲解深度学习作为语言模型中很有用的一种技巧，如何在很多方法中被借鉴和使用。 实践有章可循，拒绝举轻若重：本书将实践分为原理实践和应用实践。原理实践注重案例与原理的呼应，增强对于原理的理解和认识；代码实践增加不同场景下的实践技能，提高Python实践水平。
《元宇宙：产业布局新趋势》立足于元宇宙的分支技术与产业布局，详细全面地介绍了元宇宙相关的产业经济学内容
本书以TensorFlow为深度学习框架，主要讲解计算机视觉任务中相关的知识。本书的内容十分连贯，每个章节的内容都会使用到前面章节讲解过的知识，旨在限度保证读者学习的连贯性，同时本书减少了晦涩难懂的数学公式，尽力图示促读者理解。相信读者读完本书后会对计算机视觉相关任务有一个更清晰的理解。
1.小白式学习程：作者本身也是从小白始门深度学习的。本书无论在内容和案例的选择上，还是在讲解思路及语言风格上，均适合初学者门。 2.实战式应用案例：本书实战案例丰富，涵盖图像分类、聊天机器人、新闻文本分类和游戏控制等方面，从数据预处理到模型训练部署全流程讲解。 3.高配式体验设计：除了书本中的内容，本书还配备了一个GitHub仓库，提供丰富的实战项目和学习资源，帮助初学者轻松人工智能这一前沿的热门领域。
1.本书适用于计算机科学及其他相关专业的本科院校、高等职业院校师生，对于需要参加计算机考试，或者得希望自学计算机软件发的人员也有较大的帮助。 2.本书全面系统地介绍了计算机科学教育中的一个重要组成部分——数据结构，并以Java语言实现相关的算法。
人工智能的安全性是当今人们广泛关注的热话题。人们在享受人工智能技术给生活带来各种便利的同时，无时无刻不在担心人工智能技术可能会带来的各种风险。 本书就为读者答疑解惑，全方面、多视角地深剖析人工智能安全这一主题，内容丰富精彩。 本书由中国工程院院士方滨兴亲自主编，作者格局大、站位高，具有强烈的使命感、责任感，以全方位、多学科的研究方法，创性地诠释了人工智能安全主题，使本书具有创新性、前瞻性、实用性。
一本包含全部代码的参考书零基础学习深度学习基于NumPy的Python语言实现卷积神经网络本书用极少的数学知识，深浅出地介绍了机器学习、卷积神经网络的相关概念以及实践中特别重要的数据预处理。书中没有借助深度学习库，完全使用Python语言基于NumPy库实现了神经网络和卷积神经网络，并给出了全部代码。为了方便读者理解深度学习和更好地使用深度学习库，如TensorFlow，书中特别对误差反向传播算法和神经网络的优化方法行了深分析。在此基础上，本书一步实现了经典的VGG网络和移动端MobileNetV2网络，同时介绍了GoogLeNet、ResNet和SENet。
- 产品经理思维 基于作者曾经在互联网行业从事产品经理的经验，擅长理解用户需求和把握技术要；可以像一名使者一样，用平和的、精准的语言，在行业参与者和用户群体之间传达着彼此的信息。 - 国际化视野 基于作者的海外留学经历，凭借扎实的外文资料阅读能力和客观严谨的理工科思维，借助一定的校友资源，可以整合出很多国际化的思考；尤其在国内相关参考资料有限的情况下，视野决定了思考的质量。 - 从业者视角 基于作者自身的智能家居从业经验，既熟悉行业参与者的局限与规划，又了解用户群体的需求与疑惑，可以像一场节目的主持人一样从容自信的讲解着智能家居的一幕幕。
本书重介绍因求解大规模问题十分有效而风靡机器学习界的交替方向乘子法,该方法可以广泛应用于机器学习的优化求解，尤其是分布式凸优化问题。
市面上的AI芯片全书； AI芯片主流大厂首席科学家多年研究经验和前瞻的倾心总结； 覆盖AI芯片相关的技术路线、理论基础和产业实践等诸多方面； 从深度学习AI芯片等现有产品，到自学习/进化等下一代技术，再到量子场论、超材料甚至生物技术AI芯片等前瞻题材，本书将带您走进AI芯片的未来。
《物品编码标识》从信息标准化人手，系统介绍了物品编码标识系统的相关知识及其应用。
本书主要讲述非线性系统分析和非线性系统设计的基本理论。
JAX是一个用于高性能数值计算的Python库，专门为深度学习领域的高性能计算而设计。本书详解JAX框架深度学习的相关知识，并剖析3个实战案例： 使用ResNet完成CIFAR100数据集分类、有趣的词嵌与生成对抗网络。本书配套示例源码、PPT课件、数据集、发环境和答疑服务。
脑机口研究先驱、巴西世界杯 机械战甲 发明者米格尔 尼科莱利斯扛鼎力作！ 外骨骼、脑联网、大脑校园、记忆永生 2015年度关于人类未来*不可错过的 精彩大片 ！看脑机口如何激发人类潜能、绘制人类未来新图景！ 财讯传媒集团首席战略官段永朝专文推荐！清华大学心理学系主任彭凯平，英特尔中国研究院院长吴甘沙，浙江大学生物医学工程与仪器科学学院教授、求是高等研究院常务副院长郑筱祥，2003年诺贝尔化学奖得主彼得 阿格雷等各界精英联袂推荐！ 湛庐文化机器人与人工智能系列。
《微控制器的应用(全国高职高专院校规划教材)》由曹金玲主编，本书以AT89S52单片机为对象，重介绍单片机的应用技术。全书共有6章，包含12个训练项目，内容包括单片机基础知识、单片机寻址方式与指令系统、中断与定时、并行输与输出、串行通信、A／D和D／A转换等，每章后配有练习题和讨论题。
本书理论联系实践，深浅出，知识全面，通过阅读本书，读者不仅可以学习到分布式机器学习的知识，还能通过实战案例更好地将理论融到实际工作中。本书包含目前比较热门的推荐算法系统、人脸识别、对话机器人等实战项目，让读者可以更好地理解分布式机器学习的核心内容。
1. 人工智能属于当前社会各界关注的热，本书系统地介绍了人工智能的定义、发展历程及其对各个领域的影响，有助于读者从宏观上深刻理解人工智能的本质，把握技术发展趋势。2. 本书为国内原创图书，能够结合我国的实际和政策，更有指导意义。
★好服务，是设计出来的！ ★抓住客户的痛、爽、痒，用极致体验提升复率和推荐率！让品牌触动人心。 ★不仅包含星巴克、宜家、亚朵等线下店铺案例，还包含爱彼迎、KEEP等线上案例！ ★介绍了用户画像、同理心地图、影子计划、AEIOU观察框架、情感曲线等实用工具，以及巴这个真实创业故事的服务设计实践，人人皆可学会！ ★唐 诺曼（Don Norman）、伯吉特 玛格（Birgit Mager）、秦朔、梁宁、汤维维、刘润、陈威如、张蓓、金铎、姚映佳、王炜推荐阅读！
1.使用Python语言实现代码，清晰简洁地解读机器学习深层概念。 2.读者通过大量的示例详细阐述了机器学习的相关概念，能够快速掌握广泛使用的回归、聚类、神经网络等机器学习算法/技术，并将这些概念应用于日常应用和发。 阅读本书，你将学到： 通过简单易懂的方法学习数学和机器学习的原理； 了解广泛使用的机器学习算法和技术，并掌握它们解决实际问题的方法； 通过流行的编程框架了解先概念； 为从事机器学习领域的工作做好准备； 了解知名的强大的工具，并运用这些工具解决机器学习中涉及的计算问题； 掌握当前机器学习领域的概念，并将这些概念应用于有趣的前沿问题。
多主体的研究与应用是近年来备受关注的热点领 域，多主体强化学习理论与方法、多主体协作策略的 研究是该领域重要研究方向，其理论和应用价值极为 广泛，备受广大从事计算机应用、人工智能、自动控 制、以及经济管理等领域研究者的关注。
虚拟化领域系统性教材，涵盖虚拟化历史、通用虚拟化、ARM虚拟化、鲲鹏虚拟化、新一代虚拟化原理和应用实战介绍。加速虚拟化技术落地，助力国产云计算产业发展。
原Bootstrap畅销书重磅升级，核心案例移植到Bootstrap4； 注重实践应用，作者融多年教学经验和前端发经验于一体； 每章配完整的案例，微课视频、项目指导、教学PPT等资源辅助教学。
跟随《机器人爱好者》令人激动的机器人世界吧！《机器人爱好者》内容精选自《SERVO》杂志，针对中国读者的需求和喜好，行了精选和重组，每年出版3辑。第3辑共包括5章内容，涵盖了机器人技术的现状和未来、机器人产品体验、用PICAXE处理器和BASIC编程来实现机器人、机器人DIY 和机器人新资讯等方面的精彩内容。《机器人爱好者》系列专辑内容实践性强，既可以帮助国内的爱好者和从业人员了解国外机器人的发展动向，也可以给机器人研发人员提供创意和灵感。另外，本系列图书也非常适合参加各类机器人竞赛的大学生和中学生以及指导老师参考。欢迎爱好者们向我们投稿。不论您有新鲜的资讯分享，成功的产品案例，还是参加竞赛的获奖作品，都可以发送邮件至：contact@epubit.com.cn。本书包含以下精彩内容：我们能从 ARPA 机器人挑战 中学到什么人工智能和机器
罗永浩说：“在彻底改写人类命运的巨变来临之际，推荐每一个不想被时代抛弃的朋友都看看这本书。” 1 “搜狗输法之父”、美团光年首席AGI布道师马占凯重磅新作； 2 语言浅显生动，小白也能读懂，对于文科生极其友好； 3 用鲜活的故事，讲述ChatGPT前世今生、AI发展史，让你了解ChatGPT究竟神奇在何处，以及未来我们的生活会是什么样； 4 罗永浩、梁宁、戴雨森、王建硕、王?h倾情推荐； 5 四色印刷，配特制精美书签，阅读体验良好； 6 附赠中国AGI全景图、ChatGPT全景图拉页，让你对ChatGPT及AGI相关产业的发展一目了然。
当今组织创建的分析和机器学习(ML)模型超过一半从未投生产。机器学习运营化的一些挑战和障碍是技术性的，但其他则是组织性的。无论采取哪种方式解决问题，底线是未投生产的模型不会影响业务。 本书介绍了MLOps的关键概念，以帮助数据科学家和应用工程师操作ML模型来驱动真正的业务变化，并随着时间的推移维护和改这些模型。以全球众多MLOps应用课程为基础，9位机器学习专家深探讨了模型生命周期的五个阶段——发、预生产、部署、监控和治理，揭示了如何将强大的MLOps流程贯穿始终。 本书将帮助你： ·通过减少整个ML管道和工作流程中的摩擦，实现数据科学的价值。 ·通过再培训、定期调整和全面改造来完善ML模型，以确保长期准确性。 ·设计MLOps生命周期，使用公正、公平、可解释的模型将组织风险降至*低。 ·为管道的部署和更复杂、标准化程度更低的
西安电子科技大学人工智能学院系*直属高校首个致力于人工智能领域高端人才培养、创新成果研发和高层次团队培育的实体性学院。本书提供了西电三十多年的人工智能人才培养心得，构建了具有西电特色的本硕博一体化育人体系，是*全面的人工智能学院人才培养体系教科书。
深述理论，跳出公式看深度学习，这边风景独好！ 注重实战，跨越从知道到做到的鸿沟，一线经验实战！ 细解源码，知其然更知其所以然，与版本无关！ 实操案例，拿来即用学得会做得到，轻松门人工智能！
基于国产自主可控龙芯处理器，以项目式教学的形式，讲述深度学习框架在计算机视觉领域的应用 本书基于国产自主可控龙芯处理器通过具体项目的实施用直观的方式讲述深度学习与计算机视觉。通过阅读本书，读者能够掌握深度学习在计算机视觉领域的应用。 本书主要内容： OpenCV基础功能实战； 深度学习框架的部署； 计算机视觉技术基础知识； 图像分类网络的部署； 目标检测网络的部署； 图像分割网络的部署； 龙芯智能计算平台模型的训练；
本书对智能制造理论、政府政策推动、企业*实践等三个维度行有机整合，力求为读者展现全球智能制造恢弘演化的立体画卷。通过大量的理论前沿、客观数据和管理事实，更加具体且直地描述智能制造的发展与实践，并给出了全球*产业 汽车制造的中外实践，以及国家竞争能力典型代表 国防军工的*创新应用。
大部分现代分布式应用的核心就是队列。它提供了缓存、优先级区分和消息路由的能力。RabbitMQ是一款高性能的消息代理服务器，基于高级消息队列协议。它经受住了实践的检验，足够快速，足够强大，几乎可以满足所有消息投递的需要。仅需要一些简单的设置，就能立即使用它管理低级别服务通信、应用集成和分布式系统的消息路由。本书是构建和维护基于消息的应用程序的实用指南。本书详细介绍了RabbitMQ，其中重介绍了它的工作机制。不论是简单的网络服务，还是复杂的分布式设计，都可以从中找到真实系统的示例与详细解释。还可以从中领略到核心架构决策和有效运营管理流程发所需的深刻见解。 具体内容包括： ◎AMQP协议（Advanced Message Queueing Protocol） ◎使用MQTT、Stomp和HTTP行通信◎非常有价值的故障诊断技术 ◎数据库集成本书适合那些对面向消息的
《范式变更：碳中和的长潮与大浪》为与碳中和发展紧密相关的政府部门、企业的从业人员，以及大众读者量身定制，从零碳金融到清洁能源，为读者解答未来之路。 权威专家贡献观： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》聚集了中国国际经济交流中心副理事长朱民，诺贝尔经济学奖得主、世界银行前首席经济学家约瑟夫 斯蒂格雷茨，中国气候变化事务特使、国家发展和改革委员会原副主任解振华，中国工程院院士汤广福，华为副董事长、轮值董事长胡厚崑等20余位专家，为读者提供来自不同领域的深刻观，阵容强大，确保读者能够获得最权威的信息。 全面多维度剖析： 《范式变更：碳中和的长潮与大浪》从政策动向、科技展和市场趋势三大维度出发，全面剖析能源、交通、城建、工业、农业和土地等核心产业，为读者提供关于各行业、各领域如何实现碳
今天的青少年*需要教授的能力是什么？不是应付各种考试的应试能力，而是他在一生中*需要运用到的：从小到大形成的创新思维与实践能力。教育不是为社会机器塑造一个合适的螺丝钉，而是倾听孩子的声音，帮助他成为自己，帮助他在未来生活中，找到自己想要的幸福。创客教育对青少年的培养着力于提高学生解决未知问题的能力，没有标准答案，所有问题都需要自己去探索、讨论、总结、升华，让学生真正参与到创新与实践的过程，并在此过程中获得自我提升与历练，找到未来的方向。本书的创客教学模式融合了STEAM(科学、技术、工程、艺术、数学)教学理论，通过创意电子设计的教学指导，让青少年的创造力、学习力、执行力、组织力、表达力为主体的五维能力得到综合提升。本书采用项目型研究课题的教学模式，通过完成逐步进阶的项目课题，让不同认知
51单片机应用开发典型范例——基于Proteus仿真(含DVD光盘1张)
本书特色： 1、功能模块众多：涵盖单片机使用的各个应用场合，每个功能模块中详细讲解了该模块的应用场合、工作原理、实现该模块的主要元器件，并且给出了该模块的原理图和完整程序代码。 2、实例讲解翔实：选用常见的实例作为讲解对象，每个实例中分析了常见设计思路的优劣，介绍了主要元器件的使用方法，给出了完整的硬件和软件设计，只要稍作修改就可应用于实际项目中。 3、设计得到仿真验证：本书绝大多数功能模块和实例都行了Proteus仿真验证，并将仿真过程穿插于内容讲解中，既提高了设计的正确性，也为读者设计实际系统提供了验证设计思路的方法。 4、配书光盘内容丰富：包含本书技术和案例的多媒体教学文件，以及所有章节案例的源文件和素材文件，便于读者学习。
本书的作者长期深耕数字经济领域，在行业内具有一定影响，并已经出版了元宇宙主题的图书，发表过相关论文，有一定研究基础。 书的内容主要侧重于对元宇宙相关技术的科普，和市场上侧重于应用的书有差异性。对于希望了解相关技术发展的人士，有较强的帮助。 本书将支撑技术与元宇宙中的诸多实际和潜在应用相结合，生动地绘制出一幅元宇宙的"技术图谱"，读者提供有趣的科普阅读体验。 本书在一定程度上突破了从单一技术视域分析元宇宙的局限，对读者了解当前元宇宙技术整体发展现状和未来趋势有一定的借鉴意义。
凡是关心FPGA和集成电路及大数据处理技术的朋友，都可以通过阅读或浏览本书收获丰富的*的FPGA相关知识。
1.本书对大数据与人工智能有一个综述性的介绍，包括大数据的本体论、机器学习的基本理论等内容，为具体场景、算法的实践奠定了基础。。 2.同时也提供了多个不同场景中的用例，帮助读者了解真实场景中技术工具的使用。 3.本书作者Anand Deshpande和Manish Kumar分别是Datametica Solutions的大数据交付总监和高级技术架构师，他们在数据生态系统技术和数据管理方面拥有丰富的经验。 数据与人工智能是未来几十年的重要发展方向。随着人工智能的快速应用及普及，大数据不断累积，深度学习及强化学习等算法不断优化，大数据技术将与人工智能技术更紧密地结合，具备对数据的理解、分析、发现和决策能力。
（1）星环科技人工智能平台团队合著，凝结星环科技人工智能和大数据团队丰富的实战经验 （2）从技术视角提供当前人工智能相关技术的深介绍，不仅讲解人工智能知识体系的理论基础，也可以指导基于实战的平台环境行操作。 （3）针对各种类型的机器学习问题，基于星环自研的人工智能平台（Sophon）环境，结合真实案例，依照数据、分析、建模的演历程行系统化阐述并行实战讲解。
1.以操作实践为学习的切，而不是直切理论讲解； 2.以任务为驱动，贯穿知识内容； 3.充分考虑学习者的认知曲线，由浅深，边讲边练边切理论知识； 4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。
结合实际场景，系统讲述 ChatGPT 在学习、写作、工作和生活等方面的应用 在人工智能领域，作为当前非常先和强大的自然语言处理模型， ChatGPT 为人类带来了全新的人机交互体验。ChatGPT 可以根据用户输的问题，快速生成对应的答案，大幅度提高人们的工作效率。本书结合案例，系统讲述如何应用ChatGPT。 本书主要内容： ● ChatGPT 基础知识； ● 在提升学习效率方面 ChatGPT 的应用； ● 在写作方面 ChatGPT 的应用； ● 在提高工作效率方面 ChatGPT 的应用； ● 在提高生活品质方面 ChatGPT 的应用； ● 在造个人品牌方面 ChatGPT 的应用。
本书在具体以下几个方面为学生和老师提供帮助。1. 自成体系，由浅深的3D建模知识。2. 基础电子电路硬件知识。3. 图形化编程基础知识。4. 基于数字工具的创作思路。5. 基于PBL（项目式教学）的教学 学习思路。详细得犹如我们在你旁边诉说，手把手叫你建模，如何完成硬件连，如何经行编程的操作。全面得犹如一本创客百科全书,所有的知识以合理的方式排列在书的后半部分。
本书系统地总结了人脸识别研究领域，填补国内有关该领域图书的空白，很好地总结了近年人脸识别算法研究成果，并提供了具体算法实现和研究结果，为该领域研究人员提供很好的借鉴。从事人脸识别研究的读者结合本书及**的相关科技期刊进行人脸识别研究，可以大大地减少研究前期为进入本领域而进行论文阅读和相关论文总结所需要的时间。目前各地对人脸识别研究更加关注和投入，出版这本图书可为相关领域研究人员提供便捷工具，并提高研究机构在该领域研究的普及化。
深度学习是机器学习中的一个流行子集，能够帮助用户更快速地构建复杂模型，并提供更准确的预测。《深度学习案例精粹》将带领读者深度学习的世界，通过实际操作示例来加深理解。 1.《深度学习案例精粹》语言简练，通过问题简述、方法概括及代码，让读者可以尽快理解并上手深度学习的算法。 2.《深度学习案例精粹》给出的代码非常详细，可以直运行，可以为急于将深度学习应用于实际项目的工程师提供有力帮助，读者可至异步社区下载源代码及彩图文件。 3.《深度学习案例精粹》涵盖了大多数的主流深度学习任务，包括图像领域的图像识别、目标检测任务，自然语言处理中的词嵌、情感分析任务，以及无监督学习任务等。还介绍了几个深度学习的经典模型，当下深度学习的大多数模型都是在这些基础模型上的改与组合，不同领域的从业人员或多或少都能
读者对象： 希望了解TensorFlow结构和新特性的数据科学家、机器学习的发人员、深度学习的研究人员和具有统计知识的发者。要充分利用这本书，需要你掌握Python编程语言方面的知识。 TensorFlow是流行的、使用广泛的机器学习框架，它使得每个人都能轻松发机器学习解决方案。使用TensorFlow 2.0，你将研究一个改后的框架结构，它提供了大量的新特性，以提升发者的工作效率和便于发者使用。 本书通过聚焦于发基于神经网络的解决方案来介绍机器学习。本书从构建深度学习解决方案所需的概念和技术始介绍，之后将介绍如何创建分类器、构建目标检测和语义分割神经网络、训练生成式模型，以及使用TensorFlow 2.0的工具（如TensorFlow Datasets和TensorFlow Hub）加速发过程。 学完本书之后，你将能够使用TensorFlow 2.0发任何机器学习问题的解决方案，并能将它们部署到生产环
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