《TensorFlow+Keras深度学习人工智能实践应用》提供安装、上机操作指南，同时辅以大量范例程序介绍TensorFlow + Keras深度学习方面的知识。本书分9部分，共21章，内容主要包括基本概念介绍、TensorFlow 与 Keras 的安装、Keras MNIST手写数字识别、Keras CIFAR-10照片图像物体识别、Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率、应用Keras MLP、RNN、LSTM进行IMDb自然语言处理与情感分析、以TensorFlow张量运算仿真神经网络的运行、TensorFlow MNIST手写数字识别、应用GPU大幅加快深度学习训练。
TensorFlow + Keras深度学习方面的知识不需要具备高等数学模型、算法等专业知识，读者只需要具备基本的Python程序设计能力，按照本书的步骤循序渐进地学习，就可以了解深度学习的基本概念，进而实际运用深度学习的技术。
目录
第1章 人工智能、机器学习与深度学习简介 1
第2章 深度学习的原理 9
第3章 TensorFlow与Keras介绍 22
第4章 在Windows中安装TensorFlow与Keras 31
第5章 在Linux Ubuntu中安装TensorFlow与Keras 49
第6章 Keras MNIST手写数字识别数据集 55
第7章 Keras多层感知器识别手写数字 66
第8章 Keras卷积神经网络识别手写数字 90
第9章 Keras CIFAR-10图像识别数据集 108
第10章 Keras卷积神经网络识别CIFAR-10图像 116
第11章 Keras泰坦尼克号上的旅客数据集 137
第12章 Keras多层感知器预测泰坦尼克号上旅客的生存概率 148
第13章 IMDb网络电影数据集与自然语言处理 161
第14章 Keras建立MLP、RNN、LSTM模型进行IMDb情感分析 177
第15章 TensorFlow程序设计模式 201
第16章 以TensorFlow张量运算仿真神经网络的运行 215
第17章 TensorFlow MNIST手写数字识别数据集 227
第18章 TensorFlow多层感知器识别手写数字 236
第19章 TensorFlow卷积神经网络识别手写数字 253
第20章 TensorFlow GPU版本的安装 271
第21章 应用GPU加快TensorFlow与Keras训练 287
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