《TensorFlow深度学习应用实践》覆盖了从深度学习基础理论到高级应用实践的全方位内容，针对不同层次的读者提供了丰富的学习资源，该书从Python基础讲起，逐步过渡到TensorFlow的应用，兼顾了实用性与技术深度，通过对OpenCV的介绍与实践，读者能够掌握数据处理及图像识别的关键技术，并通过与TensorFlow的结合，进一步理解深度学习在图像处理中的应用，书中对于重要算法的基础知识有详尽的解释，并通过具体案例如MNIST手写体识别、AlexNet实战，让读者能够在实践中加深对理论的理解，特别值得一提的是，书中还考虑到了读者的职业发展，提供了面试问题答疑，为求职者提供了宝贵的参考，尾章通过介绍当前深度学习领域的先进模型如ResNet，将读者带到了深度学习技术的前沿。
本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。
全书力求深入浅出，通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。 本书共22章，内容包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络、反馈神经网络、全卷积神经网络的理论基础、深度学习模型的创建、模型的特性、算法、ResNet、Slim、GAN等。本书强调理论联系实际，重点介绍TensorFlow编程解决图像识别的应用，提供了大量数据集，并以代码的形式实现了深度学习模型，以供读者参考。
本书既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员培训和自学用书，也可作为高等院校和培训机构相关专业的教材。
目录
- 第1章 星星之火 1
- 第2章 Python的安装与使用 8
- 第3章 深度学习的理论基础——机器学习 22
- 第4章 Python类库的使用——数据处理及可视化展示 37
- 第5章 OpenCV的基础使用 62
- 第6章 OpenCV与TensorFlow的融合 73
- 第7章 Let’s playTensorFlow 82
- 第8章 Hello TensorFlow，从0到1 94
- 第9章 TensorFlow重要算法基础 108
- 第10章 TensorFlow数据的生成与读取详解 137
- 第11章 回归分析——从TensorFlow陷阱与细节开始 156
- 第12章 TensorFlow编程实战——MNIST手写体识别 183
- 第13章 卷积神经网络原理 202
- 第14章 卷积神经网络公式推导与应用 238
- 第15章 猫狗大战——实战AlexNet 262
- 第16章 我们都爱Finetuning——复用VGG16进行猫狗大战 298
- 第17章 开始找工作吧——深度学习常用面试问题答疑 337
- 第18章 暂时的冠军——ResNet简介及TensorFlow实现 356
- 第19章 TensorFlow高级API—— Slim使用入门 368
- 第20章 Slim使用进阶 400
- 第21章 全卷积神经网络图像分割入门 420
- 第22章 不服就是GAN——对抗生成网络 439
