内容简介

这是一本能指导读者快速掌握TensorFlow和深度学习的著作，从TensorFlow的原理到应用，从深度学习到强化学习，提供了全栈解决方案。

第1版上市后销量和口碑俱佳，是深度学习领域的畅销书，被誉为TensorFlow领域的标准著作。第2版在第1版的基础上，去芜存菁，与时俱进，根据TensorFlow新版本全面升级，技术性、实战性、针对性、易读性均得到了进一步提升，必能帮助读者更轻松、更高效地进入深度学习的世界。

全书一共20章，在结构上分为三大部分：

第一部分（第1~5章)TensorFlow基础

首先有针对性地讲解了Python和TensorFlow的基石NumPy中的关键知识，然后详细讲解了TensorFlow的基础知识、建模方法、数据处理、可视化等内容，帮助读者快速了解和掌握TensorFlow。

第二部分（第6~12章）深度学习基础

依次讲解了机器学习、神经网络、视觉处理、自然语言处理、注意力机制、目标检测、生成式深度学习等深度学习核心技术的原理和使用。

第三部分（第13~18章）深度学习实践

通过6个综合实例，详细讲解了TensorFlow在生成模型、目标检测、人脸识别、文本检测与识别以及Transformer架构在图像处理和自然语言处理等方面的应用。

第四部分（第19~20章）强化学习

重点介绍了强化学习基础理论、常用算法及相关实例。

更为重要的是，为了更通俗易懂，本书在内容安排和写作方式上也颇花了一番心思。内容安排上，由点到面、由易到难，找准突破口；写作方式上，采用了图形化的表达，一图胜千言。