本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者必备的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。

本书以实战为主，通过丰富的实战案例向读者介绍深度学习可应用和落地的项目，书中所有案例都基于Python+TensorFlow2.5+Keras技术，可用于深度学习课程的实战训练。本书配套示例源码、PPT课件、思维导图、数据集、开发环境与答疑服务。全书共分11章。第1章讲解深度学习的概念、流程、应用场景、模型分类和框架选择，第2~11章列举深度学习的项目实战案例，包括手写体识别、数据集分类、情感分类、文本情感分类、编码器、汉字拼音转换、中文文本分类、多标签文本分类、人脸检测、人脸识别、语音汉字转换。本书内容详尽、案例丰富，是深度学习初学者必备的参考书，适合有基础、亟待提升自己技术水平的人工智能从业人员，也可作为高等院校和培训机构人工智能及相关专业的教材使用。

本书简洁地介绍了现代神经网络、人工智能和深度学习技术，专门为软件工程师和数据科学家设计。第1章逐步介绍神经网络的基础知识。第2章比较TensorFlow 1.x和TensorFlow 2.0编程模型。第3章重点介绍回归。第4章介绍卷积神经网络及其在图像处理中的应用。第5章讨论了CNN在图像、视频、音频和文本处理方面的高级应用。第6章重点介绍生成对抗网络。第7章介绍词嵌入。第8章介绍基本嵌入方法的各种扩展。第9章介绍自动编码器。第10章深入研究无监督学习模型。第11章重点介绍强化学习。第12章介绍AutoML。第13章介绍用于移动设备和物联网的TensorFlow的基础知识。第14章讨论了云环境以及如何利用它来训练和部署模型。第15章讨论了深度学习背后的数学。第16章介绍TPU。本书内容丰富，易于理解，示例具有代表性，是学习深度学习的绝佳指南。

本书主要讲述了深度学习中的重要概念和技术，并展示了如何使用TensorFlow实现高级机器学习算法和神经网络。本书首先介绍了数据科学和机器学习中的基本概念，然后讲述如何使用TensorFlow训练深度学习模型，以及如何通过训练深度前馈神经网络对数字进行分类，如何通过深度学习架构解决计算机视觉、语言处理、语义分析等方面的实际问题，最后讨论了高级的深度学习模型，如生成对抗网络及其应用。

在机器学习、深度学习中有很多抽象的概念、复杂的算法、深奥的理论，如Numpy的广播机制、神经网络中的共享参数、动量优化法、梯度消失或爆炸等，这些内容如果只用文字来描述，可能很难达到茅塞顿开的效果，但如果用一些图形来展现，再加上适当的文字说明，往往能取得非常好的效果，正所谓一张好图胜过千言万语。

全书分为3篇： 基础篇：介绍深度学习的基本概念和Tensorflow的基本介绍。 原理篇：大量的关于深度学习中BP、CNN以及RNN网络等概念的数学知识解析，加以更朴素的语言与类比，使得非数学专业的程序员还是能够比较容易看懂。 应用篇：介绍Tensorflow的架构、组件与相对简单的使用，有3个左右的具体的工程示例，带领读者从训练集准备到训练，到分类，到调优，整个过程融会贯通。 读完这一本书，一个人基本具备了搭建全套Tensorflow应用环境的能力。以及进行一般性的文章分类、音频分类或视频分类的能力。

作为一款轻量级、模块化的开源深度学习框架， Keras 以容易上子、利于快速原型实现、能够与TensorFlow 和Theano 等后端计算平台很好兼容等优点， 深受众多开发人 员和研究人员的喜爱。 本书结合大量实例，简明扼要地介绍了目前热门的神经网络技术和深度学习技术 。从经典的多层感知机到用于图像处理的深度卷积网络，从处理序列化数据的循环网络到伪造仿真数据的生成对抗网络，从词嵌入到AI 游戏应用中的强化学习，引领读者一层一层揭开深度学习的面纱， 并在逐渐清晰的理论框架下， 提供多个Python编码实例，方便读者动手实践。 通过阅读本书， 读者不仅能学会使用Keras 快捷构建各个类型的深度网络，还可以按需自定义网络层和后端功能， 从而提升自己的AI 编程能力，在成为深度学习专家的路上更进一步。

《深度学习原理与TensorFlow实践》主要介绍了深度学习的基础原理和TensorFlow系统基本使用方法。TensorFlow是目前机器学习、深度学习领域最优秀的计算系统之一，《深度学习原理与TensorFlow实践》结合实例介绍了使用TensorFlow开发机器学习应用的详细方法和步骤。同时，《深度学习原理与TensorFlow实践》着重讲解了用于图像识别的卷积神经网络和用于自然语言处理的循环神经网络的理论知识及其TensorFlow实现方法，并结合实际场景和例子描述了深度学习技术的应用范围与效果。 《深度学习原理与TensorFlow实践》非常适合对机器学习、深度学习感兴趣的读者，或是对深度学习理论有所了解，希望尝试更多工程实践的读者，抑或是对工程产品有较多经验，希望学习深度学习理论的读者。

这是一本理论与实践兼顾的深度学习著作，它通过精心的内容组织和丰富的案例讲解，帮助读者零基础入门，并迅速晋级为有一定理论基础和项目实战能力的高手。基础方面，不仅介绍了Keras等各种深度学习框架的使用和开发环境的搭建，还对深度学习的基础知识做了讲解；理论方面，详细讲解了全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码器和生成式对抗网络等核心神经网络的原理和应用；应用层面，不仅讲解了如何用Keras开发各种深度学习模型，还讲解了深度学习在图像处理和文本处理两大核心场景的应用；实战方面，每个深度学习模型原理的背后都有精心设计的Keras实现代码，每章都有多个综合性案例，读者可以在调试和执行代码的过程中掌握深度学习模型设计与开发的各种方法和技巧。本书内容结构合理，重点突出；写作方式循序渐进，易于读者理解；行文风格幽默风趣，读起来不枯燥。

本书分为两部分。第一部分，机器学习基础，涵盖以下主题：什么是机器学习，它试图解决什么问题，以及系统的主要类别和基本概念；第二部分，神经网络和深度学习，涵盖以下主题：什么是神经网络以及它们有什么用，使用TensorFlow和Keras构建和训练神经网络的技术，以及如何使用强化学习构建可以通过反复试错，学习好的策略的代理程序。第一部分主要基于Scikit-Learn，而第二部分则使用TensorFlow和Keras。