选用MBA个例方式，相互配合Python课堂教学编码，循序渐进，融合实盘实例，触类旁通。不必技术专业代码，懂Excel就能刚开始学习培训。
TensorFlow是近些年危害*的神经元网络和深度神经网络服务平台，这书以生动有趣的語言，从入门者的视角，对TensorFlow开展详细介绍，书中包括很多简易幽默的具体实例，如孤单的神经细胞、梵高风格等，让众多新手迅速把握神经元网络的基本编程，为深化学习培训人工智能技术确立扎扎实实的基本。
目录
- 第1章 不朽的梵高 1
- 1.1 星夜传奇 1
- 1.2 TensorFlow简介 3
- 案例1-1：星夜传奇实战编程 5
- 案例1-2：星夜传奇批量编程 11
- 1.3 十万次迭代 14
- 1.4 黑箱大法 16
- 1.5 超级KISS法则与大智若愚 17
- 第2章 TensorFlow安装 22
- 2.1 目录结构 22
- 2.2 化繁为简 23
- 2.3 CPU版本安装 25
- 2.4 GPU版本安装 25
- 案例2-1：GPU开发环境测试 28
- 第3章 可视化AI图表 33
- 3.1 TensorBoard可视化工具 33
- 案例3-1：hello，爱丽丝 34
- 3.1.1 TensorBoard主界面 36
- 3.1.2 快速启动脚本 38
- 3.2 加法器 41
- 案例3-2：加法器的算法结构图 41
- 案例3-3：加法器的变化版本 43
- 案例3-4：乘法器的算法结构图 44
- 第4章 快速入门 47
- 4.1 你好，神经网络 47
- 案例4-1：字符串表达式 47
- 案例4-2：hello，TensorFlow 48
- 4.2 图运算与Session 49
- 案例4-3：缺省图运算 49
- 案例4-4：可视化Session 52
- 4.3 常量、变量与占位符 56
- 案例4-5：常量加法 57
- 案例4-6：加法与占位符 58
- 案例4-7：加法与变量 59
- 4.4 TensorFlow常用数值运算 62
- 第5章 TensorFlow总览 63
- 5.1 TensorFlow产业链关系图 65
- 5.2 TensorFlow模块列表 66
- 5.2.1 源码目录结构 66
- 案例5-1：内置模块列表 68
- 5.2.2 模块结构图 70
- 5.2.3 API抽象接口示意图 71
- 5.2.4 神经网络三大模块 71
- 5.3 数据类型 72
- 5.4 TensorFlow常用术语 73
- 5.5 TensorFlow简化接口 77
- 第6章 基础知识 79
- 6.1 数据流图 79
- 6.2 设备切换Device 81
- 6.3 三大数据类型 82
- 案例6-1：变量操作 86
- 6.4 Feed数据提交 89
- 案例6-2：Feed提交数据 90
- 案例6-3：批量Feed提交数据 92
- 案例6-4：批量Feed提交多维数据 92
- 6.5 Fetch获取数据 93
- 案例6-5：Fetch获取数据 93
- 案例6-6：Fetch获取多维数组 95
- 案例6-7：会话Session 97
- 6.6 批尺寸Batch_Size 99
- 第7章 孤独的神经元 101
- 7.1 神经元模型 101
- 案例7-1：单细胞算法 102
- 7.2 可视化分析 107
- 案例7-2：单细胞算法优化版 108
- 第8章 归来吧，数据 112
- 8.1 分类——机器学习的核心 112
- 8.2 万物皆回归 112
- 案例8-1：传统机器学习 114
- 案例8-2：TensorFlow线性回归模型 117
- 8.3 模型简理 124
- 案例8-3：TensorFlow模型保存 125
- 案例8-4：TensorFlow模型读取 126
- 第9章 Pkmital入门案例套餐（上） 128
- 9.1 Halcon简介 128
- 9.2 帕拉格?库马尔案例合集简介 129
- 9.3 Pkmital案例集合详解 131
- 9.4 TensorFlow基础 132
- 案例9-1：TensorFlow基础权重设置和图形计算 132
- 案例9-2：图像的卷积计算 140
- 9.5 回归算法 145
- 案例9-3：线性回归 145
- 案例9-4：线性回归修正版 150
- 9.6 多项式回归 151
- 案例9-5：多项式回归 151
- 案例9-6：多项式回归修正版 153
- 9.7 逻辑回归模型 154
- 案例9-7：逻辑回归模型 154
- 9.8 CNN卷积神经网络算法 159
- 案例9-8：CNN卷积神经网络 159
- 第10章 Pkmital入门案例套餐（下） 165
- 10.1 自编码算法 165
- 案例10-1：自编码算法 165
- 10.2 dAE降噪自编码算法 170
- 案例10-2：dAE降噪自编码算法 170
- 10.3 CAE卷积编码算法 177
- 案例10-3：CAE卷积编码算法 177
- 10.4 DRN深度残差网络 183
- 案例10-4：DRN深度残差网络 183
- 10.5 VAE变分自编码算法 189
- 案例10-5：VAE变分自编码算法 189
- 10.6 TDV联合矩阵模型 199
- 第11章 TensorFlow内置案例分析 201
- 11.1 预备知识 202
- 11.2 Mnist手写数字识别 211
- 案例11-1：Mnist初级案例 211
- 案例11-2：Mnist专业版本 215
- 11.3 FFNNs前馈神经网络模型 224
- 案例11-3：FFNNs前馈神经网络模型 224
- 第12章 TensorLayer案例分析 234
- 12.1 手写识别算法 234
- 案例12-1：Mnist手写识别 234
- 12.2 Mnist神经网络模型合集 242
- 案例12-2：Dropout网络模型 243
- 案例12-3：DropConnect网络模型 253
- 可视化数据 256
- 案例12-4：dAE降噪自编码算法1 257
- 可视化数据 260
- 案例12-5：dAE降噪自编码算法2 260
- 可视化数据 262
- 案例12-6：CNN卷积神经网络算法 263
- 可视化数据 266
- 第13章 TFLearn案例分析 267
- 13.1 生存游戏 268
- 13.1.1 泰坦尼克数据集 268
- 13.1.2 Kaggle机器学习公开赛 269
- 案例13-1：泰坦尼克号生存与死亡 270
- 13.2 线性回归 274
- 案例13-2：线性回归模型 275
- 13.3 模型管理 278
- 案例13-3：保存读取模型数据 278
- 13.4 超智能体 283
- 案例13-4：超智能体：NOT取反运算 284
- 案例13-5：超智能体：OR或运算 286
- 案例13-6：超智能体：AND（与）运算 288
- 案例13-7：超智能体：XOR（异或）运算 289
- 13.5 CNN卷积神经网络算法 292
- 案例13-8：CNN卷积神经网络算法 292
- 第14章 Keras案例分析 297
- 14.1 Keras模型 298
- 14.2 Keras使用流程 299
- 14.3 Keras常用模块 300
- 14.4 Keras模型可视化 301
- 案例14-1：MLP多层神经网络 303
- 案例14-2：CNN卷积神经网络 309
- 案例14-3：IRNN修正循环神经网络 316
- 案例14-4：HRNN分层循环神经网络 322
- 第15章 TensorFlow常用运行模式 327
- 15.1 深度学习三大要素 327
- 15.2 神经网络基本结构 328
- 15.3 基本神经元层 329
- 15.4 神经网络通用流程 335
- 15.5 Loss损失函数 338
- 15.6 TensorFlow常用优化算法 340
