深度學習實戰 — 基於 TensorFlow 2.0 的人工智能開發應用

《深度學習實戰——基於TensorFlow 2.0的人工智能開發應用》
以TensorFlow 2.0人工智能平台的基礎架構為切入點，
逐步過渡到TensorFlow 2.0項目開發實戰和項目部署上線中，
並重點介紹了使用TensorFlow 2.0的高級封裝Keras搭建神經網絡、
訓練神經網絡和進行神經網絡模型預測，
讓讀者在項目實戰中系統學習人工智能任務的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架開發任務的完整過程，
幫助讀者深入系統地學習人工智能的開發應用。

全書3篇共14章，
第1篇為入門篇，介紹了人工智能的基礎知識，包括人工智能的發展、人工智能開發環境的部署與使用、
TensorFlow 2.0框架與模型、神經網絡、圖像處理和TensorBoard可視化組件等；
第2篇為實戰篇，通過實例講解如何使用TensorFlow 2.0進行實際項目開發、模型評估與優化，
包含了神經網絡曲線擬合、MNIST手寫字體識別、圖像風格遷移、車牌識別、智能中文對話機器人等實例應用；
第3篇為部署上線篇，主要講解TensorFlow Serving 部署模型上線和Flask 部署模型上線，
從而實現完全生命週期的人工智能開發過程。

全書內容通俗易懂，知識全面，內容豐富，實用性和可操作性強，
特別適合深度學習框架TensorFlow 2.0的入門讀者和進階讀者閱讀，
同樣適合TensorFlow 1.x版本的人工智能開發人員轉型到TensorFlow 2.0、
Python程序員、Python Web開發者等其他編程愛好者閱讀。
另外，本書也適合作為相關培訓機構的教材使用。