走向TensorFlow 2.0：深度学习应用编程快…

TensorFlow大名鼎鼎，现在已经更新了10多个版本，随着版本的更新其口和功能也越来越强大。尤其是TensorFlow的高阶API口，集成了很多算法和网络模型，可以达到所用即所得的地步。但是由于各种原因，我们往往很少去了解如何使用这些高级API来行编程，解决自己的问题。因此本书旨在能够以编程实践为手，按照实用为先的理念让更多的AI爱好者或者想要门的人工智能的发者能够快速上手编程。 本书分为两大部分,*部分是深度学习编程基础实践，包含三个章节：Python基础编程实践、TensorFlow基础编程实践、Python Web编程框架Flask。第二部分是TensorFlow高级API编程实践，包括五个章节：无监督学习、基于对抗学习的风格迁移、集成微信中的聊天机器人、基于BERT的知识提取、图片自动识别与标注。本书中既有既有理论知识又案例的编程实现代码，会对代码行详细的讲解以使读者能够跟着书本内容实践编码。
【推荐语】
√ TensorFlow 2.0与上一版对比，可以视为一个完全不同的深度学习框架，必须重学。 √ 面向应用落地，涵盖图像识别对话机器人生成网络图片风格迁移文本情感分析等。 √ 本书实战样例丰富，从TensorFlow模型训练到生产环境部署，全程剖析AI系统发。 √ 通俗易懂地讲述人工智能从基本原理到知识结构再到工业应用，非常适合突门。
【作者】
赵英俊：阿里云人工智能领域MVP，目前在阿里云从事产业、工业智能方向的解决方案架构师工作，基于数据智能、人工智能等技术和产品解决传统产业、工业的痛和难问题。现个人维护一个优秀的源NLP项目——基于Seq2Seq的中文智能聊天机器人，目前GitHub stars超过1100。