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一线工程师14年经验感悟，涵盖数值、语音、语义、图像等领域96个深度学习应用案
本书共12章，分为3篇。第1篇深度学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；
第2篇深度学习基础——神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；
第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。
书中的实例具有很强的实用性，如对图片分类、制作一个简单的聊天机器人、进行图像识别等。书中每章都配有一段教学视频，视频和图书的重点内容对应，帮您快速地掌握该章的重点内容。
本书还免费提供了所有实例的源代码及数据样本，为您以后的学习、工作提供便利。

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