要学习TensorFlow2.0？看这本新书《使用TF2.0-Python实现深度学习模型》177页pdf新书+实例代码
【导读】本书介绍了TensorFlow2.0 在深度学习中的应用。本书共分成三个部分，分别是使用TensorFlow2.0进行数据分析、使用TensorFlow2.0 构建机器学习与深度学习的模型和TensorFlow在企业界的应用。
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Google一直是引入突破性技术和产品的先驱。在效率和规模方面，TensorFlow也不例外，因此，编写本书只是向读者介绍TensorFlow核心团队所做的这些重要更改。本书着重于机器学习方面的TensorFlow的不同应用，并更深入地探讨了方法的最新变化。对于那些想要用TensorFlow进行机器学习的人来说，这本书是一个很好的参考点。本书分为三个部分。
第一部分：使用TensorFlow 2.0进行数据处理。
第二部分：使用TensorFlow 2.0构建机器学习和深度学习模型。它还包括使用TensorFlow 2.0的神经语言编程（NLP）。
第三部分介绍了如何在环境中保存和部署TensorFlow 2.0模型。
这本书对数据分析人员和数据工程师也很有用，因为它涵盖了使用TensorFlow 2.0处理大数据的步骤。想要过渡到数据科学和机器学习领域的读者也会发现，本书提供了实用的入门指南，以后可能会出现更复杂的方面。书中提供的案例研究和示例使您很容易理解和理解相关的基本概念。本书的优势在于其简单性以及将机器学习应用于有意义的数据集。
【作者简介】
Pramod Singh是沃尔玛实验室的机器学习专家。他在机器学习，深度学习，人工智能，数据工程，设计算法和应用程序开发方面拥有丰富的动手经验。他在多个数据项目上工作了十多年。他是著有三本书：Machine Learning with PySpark，Learn PySpark和Learn TensorFlow 2.0.。Pramod获得了孟买大学电气工程学士学位和Symbiosis大学工商管理硕士学位。他还拥有IIM–Calcutta的数据科学证书。
Avinash Manure是Publicis Sapient的高级数据科学家，在使用数据解决现实世界业务挑战方面拥有八年以上的经验。他精通部署复杂的机器学习和统计建模算法/技术，以识别模式并为关键利益相关者和组织领导者提取有价值的见解。Avinash拥有孟买大学电子工程学士学位，并拥有浦那大学的市场营销MBA。
内容介绍
目录：
Chapter 1：tenforflow 2.0介绍
tensor
TensorFlow 1.0与 Tensorflow 2.0的对比
Tensorflow 2.0安装于基础操作
Chapter 2：tenforflow 与监督学习
监督机器学习是什么
TF2.0实现线性回归
使用TF和Keras的线性回归应用
TF2.0实现逻辑回归
TF2.0实现boosted树
Chapter 3：tenforflow与深度神经网络
什么是神经网络
前向传播与反向传播
TF2.0构建神经网络
深度神经网络
TF2.0构建深度神经网络
使用Keras模型估量
总结
Chapter 4：图片与Tensorflow
图片处理
卷积神经网络
TF2.0与卷积神经网络
迁移学习
TF2.0与变分自编码器
总结
Chapter 5：TF2.0与自然语言处理（NLP）
NLP概述
文本处理
文本分类与TF
TF projector
Chapter 6：TF模型
TF部署
模型部署的Python
基于TF的Keras模型
本书的第一章介绍了TensorFlow2.0的一些新性能、安装方法以及基础的操作。
本书的第二章介绍了使用TensorFlow2.0 做构建监督学习模型。
本书的第三章介绍了如何使用TensorFlow2.0 构建神经网络与深度学习模型。
本书的第四章介绍了如何使用TensorFlow2.0 构建实现图片处理，如构建卷积神经网络、VAE等。
本书的第五章介绍了如何使用TensorFlow2.0 构建自然语言处理模型，包括虚线嵌入、文本分类等。
本书的第六章介绍了TensorFlow2.0 在实际生产环境中的应用。
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