《TensorFlow技术解析与实战》围绕谷歌开源深度学习框架TensorFlow展开，全面介绍其技术原理、实战应用及进阶知识。通过丰富案例和代码示例，帮助读者掌握TensorFlow从基础到高级的使用方法，理解深度学习概念与技术，为在人工智能领域的实践和研究奠定基础。
- 大纲
- 基础篇：介绍人工智能、深度学习基本概念，阐述TensorFlow产生背景、特性及安装配置方法；讲解其系统架构、设计理念、编程模型等基础知识，解析源代码目录结构；介绍神经网络发展，用TensorFlow实现多种网络模型，并介绍高级框架。
- 实战篇：以构建简单神经网络为例，说明TensorFlow运行方式和超参数设定技巧；展示在MNIST数据集上多种网络模型的训练应用；介绍在人脸识别、自然语言处理、图像与语音结合、生成式对抗网络等领域的应用案例。
- 提高篇：介绍分布式TensorFlow原理、架构、模式、API及训练代码框架和最佳实践；讲解线性代数编译框架XLA、调试工具Debugger；阐述TensorFlow与Kubernetes结合的优势及应用；介绍TensorFlowOnSpark架构及在MNIST上的实践；探讨TensorFlow移动端应用原理及在iOS系统的实践。
- 中心思想：本书旨在帮助读者全面掌握TensorFlow深度学习框架。通过循序渐进的内容安排，从基础概念到实战应用，再到进阶技术，使读者深入理解TensorFlow的技术原理和应用场景，能够运用其解决实际问题，助力读者在深度学习领域进行更深入的研究和开发工作 。
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