深度学习之TensorFlow 入门、原理与进阶实战.rar

本书共12章，分为3篇。第1篇深厚学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础-神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。