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深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用
本书分为14章, 涵盖的主要内容有人工智能的发展 ; 开发环境的部署与使用 ; TensorFlow 2.0框架结构及基本函数使用 ; 神经网络的发展与基本结构 ; 图像处理 ; TensorFlow 2.0可视化工具TensorBoard ; 普通神经网络曲线拟合 ; 普通神经网络和卷积神经网络MNIST手写字体识别 ; 图像风格迁移 ; 小型汽车车牌识别 ; 智能中文对话机器人 ; 模型评估指标及模型优化方法 ; TensorFlow Serving部署模型上线 ; Flask框架部署模型上线。
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