深度学习原理与TensorFlow实践

　　本书介绍了深度学习原理与TensorFlow实践。着重讲述了当前学术界和工业界的深度学习核心知识：机器学习概论、神经网络、深度学习。着重讲述了深度学习的实现以及深度学习框架TensorFlow：Python 编程基础、TensorFlow编程基础、TensorFlow模型、 TensorFlow编程实践、TensorFlowLite 和 TensorFlow.js、TensorFlow案例：医学应用和Seq2Seq+attention 模型及其应用案例。本书*大特色是既有由浅入深的理论知识，又有从入门到高深的应用编程的技术知识。本书涵盖了深度学习的理论、Python 编程语言以及TensorFlow编程知识和代码解读，为深度学习初学者以及进阶人员提供了详尽的必要知识。 本书可用于大学本科生高年级以及研究生人工智能教材，也可作为应用领域技术人员、工程技术人员和科学研究工作者的参考资料。

　　黄理灿，浙江理工大学网络与分布式计算研究所所长， 曾任浙江省信息化促进会理事长，International Conference on Networking and Distributed Computing（ICNDC）网络与分布式计算国际会议主席。一直从事网络与分布式计算研究。IEEE高级会员，域搜云平台创始人。

暂缺《深度学习原理与TensorFlow实践》目录