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作为人工智能领域的热门框架，TensorFlow凭借其高效的计算能力和广泛的应用场景，成为深度学习入门的优选工具。《TensorFlow从零开始学》以轻松易懂的风格，为零基础读者打造了一条快速掌握TensorFlow 2.0的学习路径。感兴趣的读者可下载该书籍的电子版。
书籍基本信息
本书由侯伦青、王飞、邓昕等多位技术专家联合编著，2020年3月由电子工业出版社出版，属于“博文视点AI系列”。全书共200页，定价89元，ISBN为9787121379741。基于TensorFlow 2.0版本撰写，聚焦初学者需求，通过最小知识量覆盖核心技术，搭配丰富案例，适合深度学习理论与实践基础薄弱的读者快速上手。
内容简介
全书以“基础理论—核心模型—项目实战”为逻辑脉络，系统拆解TensorFlow技术体系：
- 基础入门：从人工智能与机器学习的基本概念切入，详解数据预处理、特征工程、模型评估等核心流程，结合TensorFlow 2.0的安装与环境配置（含GPU加速），帮助读者搭建开发基础。
- 模型实践：依次讲解前馈神经网络（MNIST手写识别）、卷积神经网络（图像分类）、循环神经网络（LSTM/GRU文本处理）、深度强化学习（DQN/DDPG算法），每个章节包含原理剖析、TensorFlow代码实现及实战练习，侧重“即学即用”。
- 项目实战：通过Chars74K图像识别、CIFAR-10分类、新闻文本分类、聊天机器人开发、DQN强化学习等5个完整项目，演示从数据处理到模型部署的全流程，强化工程实践能力。
作者简介
- 侯伦青：软件工程硕士，专注人机对话与深度强化学习研究，具备丰富的工业界实践经验。
- 王飞：深圳大学硕士，TensorflowNews与PytorchChina社区创始人，深耕自然语言处理与算法研究。
- 邓昕：深圳大学计算机硕士，“磐创科技”创始人，主攻深度学习在自然语言处理领域的应用。
- 史周安：软件工程硕士，聚焦弱监督学习与医学图像分析，擅长将前沿技术转化为入门级教学内容。
章节目录
- 基础理论篇
- 第1章：机器学习基础（人工智能概述、问题解决流程、数据预处理）。
- 第2章：TensorFlow 2.0基础（版本特性、安装指南、tf.data与tf.keras API详解）。
- 模型技术篇
- 第3-4章：前馈神经网络（感知器模型、MNIST识别）与卷积神经网络（卷积层/池化层原理、图像分类实战）。
- 第5-6章：循环神经网络（LSTM/GRU结构、文本分类与机器翻译）与深度强化学习（Q-Learning、DQN算法原理）。
- 项目实战篇
- 第7章：涵盖图像、文本、强化学习领域的5个实战项目，提供从数据加载到模型调优的完整代码示例。
《TensorFlow从零开始学》以“轻量化理论+高密度实战”为特色，帮助读者在短时间内掌握TensorFlow核心技术。如需系统学习深度学习入门知识与TensorFlow 2.0应用，欢迎下载该书籍的电子版，获取配套代码与技术解析。
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