内容简介
本书内容分为22章，包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络介绍、反馈神经网络的理论基础，深度学习模型的创建以及相关特性介绍等内容，并在本书各个模型部分特别介绍了模型调参的初步知识。本书强调理论联系实际，着重介绍了TensorFlow编程解决图像识别的应用，提供了大量数据集供读者使用，也以代码的形式实现了深度学习模型实供读者参考。
AI简介
这是一本深入讲解深度学习理论与应用的著作。全书内容分为22章，涵盖Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络介绍、反馈神经网络的理论基础，深度学习模型的创建以及相关特性介绍等内容。
在书中，作者详细讲解了TensorFlow游乐场体验，带领读者通过浏览器操作，自由训练自己的神经网络，并将结果以图形形式反馈给使用者，从而更容易理解神经网络背后的复杂理论和公式。同时，作者也详细介绍了机器学习的核心是算法的选择，强调了不同的算法适用于不同的数据类型和问题场景，选择合适的算法对于机器学习的成功至关重要。
此外，书中还详细讲解了NumPy在数据处理中的初步应用，数据的统计学可视化方法，BP神经网络基础原理与应用，反馈神经网络反向传播算法介绍等深度学习和计算机视觉领域的核心技术和方法。这些内容对于理解和应用深度学习模型至关重要。
在书的后半部分，作者还详细介绍了TensorBoard工具优势总结，数据集获取与可视化工具应用，Attention机制的重要性，GAN的应用和理论，图卷积的基本理论应用等深度学习和计算机
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