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　　機器學習深度學習領域參考書 涵蓋TensorFlow1.1的新特性、人臉識別、語音辨識、圖像和語音相結合等熱點一應俱全。

　　TensorFlow是Google公司開發的深度學習框架，也是目前深度學習的主流框架之一。本書從深度學習的基礎講起，深入TensorFlow框架原理、模型構建、原始程式碼分析和網路實現等各個方面。

　　全書分為基礎篇、實戰篇和加強篇三部分。

　　基礎篇講解人工智慧的入門知識，深度學習的方法，TensorFlow的基礎原理、系統架構、設計理念、程式設計模型、常用API、批次標準化、模型的存儲與載入、佇列與執行緒，實現一個自訂操作，並進行TensorFlow原始程式碼解析，介紹卷積神經網路（CNN）和迴圈神經網路（RNN）的演化發展及其TensorFlow實現、TensorFlow的高級框架等知識。

　　實戰篇講解如何用TensorFlow寫一個神經網路程式並介紹TensorFlow實現各種網路（CNN、RNN和自編碼網路等），並對MINIST資料集進行訓練，講解TensorFlow在人臉識別、自然語言處理、圖像和語音的結合、生成式對抗網路等方面的應用。

　　加強篇講解TensorFlow的分散式原理、架構、模式、API，還會介紹TensorFlow XLA、TensorFlow Debugger、TensorFlow和Kubernetes結合、TensorFlowOnSpark、TensorFlow移動端應用，以及TensorFlow Serving、TensorFlow Fold和TensorFlow計算加速等其他特性。附錄中列出一些可供參考的公開資料集，並結合作者的項目經驗介紹項目管理的一些建議。

　　本書深入淺出，理論聯繫實際，實戰案例新穎，基於最新的TensorFlow 1.1版本，涵蓋TensorFlow的新特性，非常適合對深度學習和TensorFlow感興趣的讀者。