TensorFlow深度学习实战大全

不知不觉，人工智能已经走入我们的生活，尤其是图像识别、文本识别、语音识别、自然语言等技术。这些应用的核心技术就是深度学习，也正是本书的核心内容。本书以TensorFlow为核心，分为3篇，共计15章节。

第1篇是基础篇（第15章），主要介绍什么是深度学习、深度学习的本质是什么、深度学习所使用的教材和方法，以及深度学习在图像识别（MNIST）领域的应用。
第2篇是发展演变篇（第614章），主要介绍在图像识别领域深度学习技术的发展与演变。主要是以ImageNet挑战赛为线索、以ImageNet挑战赛中的冠军模型为主干，介绍了卷积神经网络的发展历程、遇到的主要挑战、思路和对策，以及各种冠军模型的模型架构与模型训练。
第3篇是前沿篇（第15章），介绍了生成对抗神经网络（GAN），它是一种能够自动生成图像的神经网络，这是与之前介绍的各种用于图像识别的卷积神经网络最显著的区别。