荐书丨21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解

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学习TensorFlow不再枯燥，21个项目让你快速上手！

我们正处在一个日新月异、飞速变革的时代，层出不穷的新技术每天都在冲击和改变我们的生活。人工智能无疑是其中最受关注、也是影响最深远的技术领域。它为计算机插上了翅膀，演变出许多从前根本无法想象的新技术、新应用。AlphaGo Zero，一台没有任何先验知识的人工智能机器，可以在几天内通过自我博弈成长为世界第一的围棋大师，超越人类几千年积累的经验；风格迁移应用能够自动将用户的照片转变为著名的绘画艺术风格；机器可以在零点几秒内完成翻译，把一种语言译成另一种语言。此外，有关人脸识别、自动驾驶等新技术的应用也都纷纷开始落地。在过去的几年内，人工智能技术不仅在学术上取得了巨大的突破，也开始走向寻常百姓家，真正为人们的生活提供便利。

本书主要为读者介绍这次人工智能浪潮最重要的组成部分——深度学习技术，使用的编程框架是谷歌的TensorFlow。借助于谷歌巨大的影响力，TensorFlow一经发布就引起了广泛的关注，目前（截止至2017年底）TensorFlow在Github上已经有了8万4千多个Star，是所有深度学习框架中最多的。

主要内容

《21 个项目玩转深度学习——基于TensorFlow 的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。

通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow 的过程变得轻松和高效。本书代码基于TensorFlow 1.4 及以上版本，并介绍了TensorFlow 中的一些新特性。

作者简介

何之源，现为复旦大学人工智能方向在读硕士生。针对Tensorflow早期学习案例不足的情况，在知乎等网站上发表了多篇实践文章，获得了广大读者的肯定。何之源于2012年通过信息学竞赛保送进入复旦大学学习，2016获得复旦大学理学学士学位，并荣获复旦大学优秀学生的称号。同年进入复旦大学计算机学院攻读硕士学位。在编程和机器学习领域有多年一线实践经验。

编辑推荐

1.本书以TensorFlow为工具，从基础的MNIST手写体识别开始，介绍了基础的卷积神经网络、循环神经网络，还包括正处于前沿的对抗生成网络、深度强化学习等课题。

2.书中所有内容由21个可以动手实验的项目组织起来，并在其中穿插TensorFlow的教学，让你可以在实践中比较轻松地学习到深度学习领域的基础知识，掌握TensorFlow的使用方法，并积累丰富的深度学习实战经验。

3.通过本书，可以学到：

在动手实践中快速入门深度学习领域。

通过实验快速掌握TensorFlow的操作方法。

掌握卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络和深度强化学习等深度学习积累丰富的深度学习实战项目，如图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成、文本生成、序列分类、时间序列预测等。

学习TensorFlow的一些新特性，如Time Series模块、RNNCell等。

本书写给谁看

本书适合有一定机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读，尤其是希望深入研究TensorFlow 和深度学习算法的

数据工程师，也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生，以及希望进入大数据应用的研究者。

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