TensorFlow与神经网络——图解深度学习的框架搭建、算法机制和场景应用 pdf下载

本书共10章，涵盖的主要内容有深度学习探索、安装TensorFlow、初识TensorFlow、深度神经网络、机器学习优化问题、全连接神经网络的经典实战、卷积神经网络、经典卷积神经网络实战系列、循环神经网络、对抗神经网络。

本书从人工智能的发展史讲起，逐步深入神经网络的框架结构以及算法优化的原理，最后通过经典案例为读者在实战中演示神经网络的具体工作流程，让读者通过理论结合实战的方式深入了解深度学习的核心点及用法。本书配有漫画插图,以经典案例和身边的生活场景作为算法实操的素材来源,极大地增强了本书的可读性,非常适合深度学习及人工智能爱好者阅读。另外，本书也可作为相关培训机构的教材。

李昂，在传统行业做不传统的事情，业内最早的建筑机器人项目经理，目前在江苏产业技术研究院道路担任青年研究员，负责智慧工地开发项目;研究人工智能10余年，出版相关书籍《机器学习数学基础:概率论与数理统计》;其写作风格幽默，擅长通过漫画和现实案例讲解专业知识。