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图解神经网络与深度学习神经网络编程设计TensorFlow学习指南人工智能机器学习实战

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特点及用法。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研究所担任青年研究员，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。