書中省略了煩瑣的數學模型推導，從實際應用問題出發，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學習解決實際問題。書中包含深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個前沿、熱門的人工智能領域的優選參考書。

第2版將書中所有示例代碼從TensorFlow 0.9.0升級到了TensorFlow 1.4.0。在升級API的同時，第2版也補充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版還新增兩章分別介紹TensorFlow高層封裝和深度學習在自然語言領域應用的內容。

《TensorFlow：實戰Google深度學習框架（第2版）》適用於想要使用深度學習或TensorFlow的數據科學家、工程師，希望瞭解深度學習的大數據平臺工程師，對人工智能、深度學習感興趣的電腦相關從業人員及在校學生等。

書中省略了煩瑣的數學模型推導，從實際應用問題出發，通過具體的TensorFlow示例介紹如何使用深度學習解決實際問題。書中包含深度學習的入門知識和大量實踐經驗，是走進這個前沿、熱門的人工智能領域的優選參考書。

第2版將書中所有示例代碼從TensorFlow 0.9.0升級到了TensorFlow 1.4.0。在升級API的同時，第2版也補充了更多只有TensorFlow 1.4.0才支持的功能。另外，第2版還新增兩章分別介紹TensorFlow高層封裝和深度學習在自然語言領域應用的內容。

《TensorFlow：實戰Google深度學習框架（第2版）》適用於想要使用深度學習或TensorFlo...

第1章 深度學習簡介
第2章 TensorFlow環境搭建
第3章 TensorFlow入門
第4章 深層神經網路
第5章 MNIST數字識別問題
第6章 圖像識別與卷積神經網路
第7章 圖像資料處理
第8章 迴圈神經網路
第9章 自然語言處理
第10章 TensorFlow高層封裝
第11章 TensorBoard視覺化
第12章 TensorFlow計算加速

第1章 深度學習簡介
第2章 TensorFlow環境搭建
第3章 TensorFlow入門
第4章 深層神經網路
第5章 MNIST數字識別問題
第6章 圖像識別與卷積神經網路
第7章 圖像資料處理
第8章 迴圈神經網路
第9章 自然語言處理
第10章 TensorFlow高層封裝
第11章 TensorBoard視覺化
第12章 TensorFlow計算加速