TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统,是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础 实践相结合的形式,详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书,读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识,还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章,主要内容有:人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述;深度学习及TensorFlow框架的相关背景;TensorFlow的安装;TensorFlow编程策略;深度前馈神经网络;优化网络的方法;全连神经网络的经典实践;卷积神经网络的基础知识;经典卷积神经网络的TensorFlow实现;循环神经网络及其应用;深度强化学习概述;TensorFlow读取数据的API;TensorFlow持久化模型的API;可视化工具TensorBoard的使用;TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》内容通俗易懂,案例丰富,实用性强,特别适合对人工智

**部分探索深度学习之方式的开始
第1章开篇
1.1人工智能的发展
1.1.1萌芽
1.1.2复苏
1.1.3现代实践:大数据 深度神经网络模型
1.2大数据
1.3机器学习与深度学习
1.3.1机器学习
1.3.2深度学习
1.3.3同人工智能的关系
1.4人工神经网络与TensorFlow
1.4.1人工神经网络

讲解细:沿着需求è算法è代码实现的思路,适合各类读者 图示多:全书200多张图片,助你快���理解算法核心 案例全:将近80个代码案例,可以拿来就用 涉及广:囊括神经网络、深度强化学习、可视化、加速计算等内容