内容简介

　　《TensorFlow项目式案例实战》由八个项目组成，详细讲解了TensorFlow项目从“入门”到“应用”的过程。项目一至项目六主要对“TensorFlow依赖模块”“非线性回归”“机器学习”“卷积神经网络”“TensorFlow数据可视化”“MNIST数字识别可视化”“循环神经网络”等知识进行了讲述，通过项目一至项目六的学习，可以使读者掌握TensorFlowr基础知识，了解典型的应用框架。项目七主要讲解了强化学习和自编码知识。项目八对TensorFlow的高级框架进行了拓展学习。通过TensorFlow项目开发所需的基础知识与应用框架，使读者掌握TensorFlow项目开发的基本操作，具有独立完成TensorFlow项目开发的能力。
　　《TensorFlow项目式案例实战》知识全面、内容清晰、案例丰富，从基础开始讲解TensorFlow在深度学□、□经网络模型搭建与应用方面的知识，由浅入深，结合企业项目开发思路，深入融合人工智能TensorFlow企业案例，锻炼读者的项目开发思维，提升读者的综合应用能力。

目录

项目一 初识TensorFlow
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 人工智能概述
技能点□ 深度学习入门方法
技能点3 TensorFlow概述
技能点4 TensorFlow安装
技能点5 TensorFlow依赖模块
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题

项目二 非线性回归
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 数据流图
技能点□ 张量
技能点3 操作
技能点4 会话
技能点5 Variable□量
技能点6 Placeholder传入值
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题

项目三 机器学□<□r>学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 机器学习基础
技能点□ 回归与分类
技能点3 激励函数与优化方法
技能点4 神经网络模型存储与加载
技能点5 BP神经网络
技能点6 MNIST数据集简介
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题

项目四 图像识别与卷积神经网络
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 卷积神经网络简介
技能点□ 卷积神经网络常用结构
技能点3 经典卷积神经网络模型
技能点4 卷积神经网络实现MNIST数字识别
技能点5 图像数据处理
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题

项目五 MNIST数字识别可视化
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 PlayGround基础入门
技能点□ TensorBoard基础入门
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题

项目六 时间序列预测与循环神经网络
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 循环神经网络简介
技能点□ 词向量Word□Vec模型
技能点3 长短时记忆网络模型
技能点4 循环神经网络发展
技能点5 循环神经网络实现MNIST数字识别
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题

项目七 强化学习与自编码
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 强化学□<□r>技能点□ 自编码
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题

项目八 TensorFlow高级框架
学习目标
学习路径
任务描述
任务技能
技能点1 TFLeam框架
技能点□ Keras框架
技能点3 TensorFlow．js框架
任务实施
任务拓展
任务总结
英语角
任务习题