《TensorFlow进阶指南：基础、算法与应用》是由人工智能一线从业专家根据自己日常工作的体会与经验总结而成的，在对TensorFlow的基础知识、环境搭建、神经网络、常用技术的详细讲解当中穿插了自己实战的经验与教训。更与众不同的是，《TensorFlow进阶指南：基础、算法与应用》详细地解析了应用TensorFlow进行深度学习领域中常用模型的搭建、调参和部署整个流程，以及数据集的应用方法，能够帮助您快速理解和掌握TensorFlow相关技术，最后还用实战项目帮助您快速地学会TensorFlow开发，并应用TensorFlow技术来解决实际问题。
目录
第1章 人工智能与深度学习 1
第2章 搭建TensorFlow环境 15
第3章 TensorFlow基础 36
第4章 TensorFlow中常用的激活函数与神经网络 50
第5章 卷积神经网络 102
第6章 循环神经网络 152
第7章 TensorFlow的可视化 197
第8章 TensorFlow中的数据操作 225
第9章 支持向量机（SVM） 241
第10章 TensorFlow结合Flask发布MNIST模型 259
第11章 TensorFlow模型的发布与部署 277
第12章 TensorFlow Lite牛刀小试 286
第13章 TensorFlow GPU 297
第14章 TensorFlow与目标检测 318
附录A TensorFlow历代版本更新内容 355
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