深度学习原理与 TensorFlow实践

本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python 编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、 TensorFlow编程实践、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例--医学应用和Seq2Seq attention 模型及其应用案例。 本书*特色是既有由浅深的理论知识，又有从门到高深的应用编程的技术知识。本书涵盖了深度学习的理论、Python 编程语言以及TensorFlow编程知识和代码解读，为深度学习初学者以及阶人员提供了详尽的必要知识。 本书可用于大学本科生高年级以及研究生人工智能教材，也可作为应用领域技术人员、工程技术人员和科学研究工作者的参考资料。
【推荐语】
1.谷歌产学合作项目成果； 2.有由浅深的理论知识，更有从门到高深的技术应用案例； 3.每章配有习题，强化学习效果； 4.强大的配套资源，在线考试平台、题库、PPT课件、源代码一应俱全，免费提供。
【作者】
黄理灿，浙江理工大学网络与分布式计算研究所所长， 曾任浙江省信息化促会理事长，International Conference on Networking and Distributed Computing(ICNDC)网络与分布式计算国际会议主席。一直从事网络与分布式计算研究。IEEE高级会员，域搜云平台创始人。