TensorFlow2 深度学习 20191108

深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑的工作机制来实现对数据的学习和处理。在深度学习的发展过程中，TensorFlow2作为一个流行的开源机器学习框架，提供了广泛的工具和库来训练和部署深度学习模型。本书《TensorFlow2 深度学习 ***》面向的是对该领域感兴趣的初学者，作者以通俗易懂的方式介绍了深度学习的基本概念、理论和实践应用。 本书强调了深度学习的基础知识，包括概率论、线性代数和微积分等数学工具，它们在理解模型算法、优化方法等方面发挥着重要的作用。同时，书中也提及了编程技能的重要性，尤其是Python语言的使用，因为在深度学习领域，Python凭借其丰富的库资源和简洁的语法成为了主流的编程语言。 本书分为四个部分，每个部分涵盖不同的深度学习主题。在第一部分，作者介绍了人工智能的基本概念，回顾了神经网络的发展历程，并探讨了深度学习的特点及其在各行各业中的应用案例。第二部分主要介绍TensorFlow2框架的基本使用方法和操作，为后续深入学习打下了基础。第三部分深入神经网络的核心理论，让读者能够更好地理解深度学习的本质。第四部分则着重于模型算法的应用，通过常见的算法和模型的介绍，让读者能够实际应用所学知识。 在深度学习的应用方面，本书虽然尽可能地覆盖了基础知识和主流前沿算法，但鉴于该领域更新迭代极快，作者也鼓励读者自行搜索最新的研究论文和资料，以获得更全面的知识。由于深度学习是一个广泛而深入的领域，作者也坦诚自己可能会有理解偏差和错误，希望读者能够提出建议和修正。 为了更好地支持读者学习，作者在GitHub上提供了一个资源仓库，其中包含了错误反馈、源代码、电子书下载以及实战案例等内容。此外，作者还提供了一个配套的视频课程，旨在帮助初学者更好地入门深度学习和TensorFlow。 由于本书面向的是对深度学习感兴趣的人群，如大学三年级左右的理工科本科生和研究生，作者尽量减少了对读者的先验知识要求，使得即便是没有相关背景知识的读者也能跟上学习进度。总体上，本书强调了深度学习的实用性和理论性相结合，通过大量的实例和案例分析，帮助读者构建起自己的深度学习知识体系。 本书还强调了遵守版权和知识产权的重要性，禁止将电子版用于任何商业目的，尊重作者的版权和劳动成果。希望读者在享受开源知识的同时，也能尊重原创，共同维护一个良好的知识传播环境。