TensorFlow是一个流行且非常灵活的深度学习框架，它的出现降低了人工智能时代的入门门槛，提高了开发效率。本书针对TensorFlow 2x版本编写，基于工作过程进行系统化的体例设计，采用理论知识结合项目实例的形式，由浅入深地介绍TensorFlow深度学习框架的原理、特性、编程技巧和应用方法。本书包含深度学习的入门知识和大量实践经验，内容通俗易懂，书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，案例丰富，实用性强。

本书配套的数字课程在“智慧职教”（www.icve.com.cn）平台上线，读者可登录平台学习，授课教师可以调用本课程构建符合自身教学特色的SPOC课程，详见“智慧职教服务指南”。此外，本书还提供了其他丰富的数字化课程教学资源，包括微课视频、电子课件（PPT）、实训案例、资源文件及源代码等，教师可发邮件至编辑邮箱1548103297@qq.com获取。

本书既可作为高等职业院校人工智能课程的教材，也可供想快速上手TensorFlow、了解深度学习技术及应用的人员参考。

前辅文
单元1 深度学习与TensorFlow框架
  引例描述
  任务1-1 人工智能概述
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：基于Face++和Python编程实现年龄、性别分析
   项目实训：百度AI开放平台实现情感倾向分析
  任务1-2 深度学习TensorFlow框架
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：使用Anaconda开发环境实现基础编程
   项目实训：使用PyCharm开发环境实现基础编程
  单元小结
单元2 TensorFlow搭建神经网络
  引例描述
  任务2-1 TensorFlow基础知识
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：对指定数据进行线性回归预测
   项目实训：非线性回归
  任务2-2 服装服饰智能分拣
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：搭建多层神经网络实现服装服饰智能分拣
   项目实训：手写数字识别
  单元小结
单元3 卷积神经网络
  引例描述
  任务3-1 卷积神经网络的概念
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：使用卷积神经网络实现猫狗分类
   项目实训：卷积神经网络实现手写数字识别
  任务3-2 人脸识别
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：使用face_recognition模块快速实现人脸识别
   项目实训：人脸情绪识别
  单元小结
单元4 神经网络可视化
  引例描述
  任务4 PlayGround可视化和TensorBoard可视化
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：手写数字高维向量生成PROJECTOR文件
   项目实训：监控人脸识别身份认证神经网络运行状态指标
  单元小结
单元5 循环神经网络
  引例描述
  任务5-1 循环神经网络简介
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：采用双向RNN模型预测文本分类
   项目实训：使用单层双向循环神经网络模型预测文本分类
  任务5-2 自然语言处理
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：可视化分析网络模型
   项目实训：检索学习的嵌入
  单元小结
单元6 自编码与强化学习
  引例描述
  任务6-1 自编码
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   项目实训：自编码实现服装服饰智能分拣
  任务6-2 强化学习
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：基于ε-greedy方法实现强化学习走迷宫
   项目实训：强化学习解决CartPole
  单元小结
单元7 TensorFlow高层封装
  引例描述
  任务7 Keras
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：使用Keras搭建神经网络实现性别、情绪识别
   项目实训：搭建Keras神经网络破解网站验证码
  单元小结
单元8 TensorFlow生态体系
  引例描述
  任务8-1 TensorFlow.js
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：TensorFlow.js实现手写数字识别
   项目实训：TensorFlow.js实现人体姿态评估
  任务8-2 TensorFlow Lite
   任务陈述
   知识准备
   任务实施
   任务拓展：TensorFlow Lite iOS图像分类识别
   项目实训：TensorFlow Lite实现智能回复机器人
  单元小结
参考文献