《深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用》以TensorFlow 2.0人工智能平台的基础架构为切入点，逐步过渡到TensorFlow 2.0项目开发实战和项目部署上线中，并重点介绍了使用TensorFlow 2.0的高级封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神经网络模型预测，让读者在项目实战中系统学习人工智能任务的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架开发任务的完整过程，帮助读者深入系统地学习人工智能的开发应用。 全书3篇共14章，第1篇为入门篇，介绍了人工智能的基础知识，包括人工智能的发展、人工智能开发环境的部署与使用、TensorFlow 2.0框架与模型、神经网络、图像处理和TensorBoard可视化组件等；第2篇为实战篇，通过实例讲解如何使用TensorFlow 2.0进行实际项目开发、模型评估与优化，包含了神经网络曲线拟合、MNIST手写字体识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人等实例应用；第3篇为部署上线篇，主要讲解TensorFlow Serving 部署模型上线和Flask 部署模型上线，从而实现完全生命周期的人工智能开发过程。 全书内容通俗易懂，知识全面，内容丰富，实用性和可操作性强，特别适合深度学习框架TensorFlow 2.0的入门读者和进阶读者阅读，同样适合TensorFlow 1.x版本的人工智能开发人员转型到TensorFlow 2.0、Python程序员、Python Web开发者等其他编程爱好者阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。
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