李建民 清华大学计算机科学与技术系副研究员
人工智能,特别是其中的深度学习,是当前炙手可热的领域,无数年轻学子投身到对其理论、方法和工具的学习中。但是,目前市面上系统阐述深度学习算法原理和新计算框架使用方法的优秀教材仍然不多。《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》的出版恰逢其时。该书立足实战,深入浅出地介绍了一些深度学习经典算法的原理及其基于TensorFlow 2的实现,有利于读者真正理解深度学习并掌握算法应用。
刘扬 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院副教授
TensorFlow计算框架是目前使用最为广泛的深度学习软件库之一,借助于该框架进行算法验证与应用,可以提高效率,事半功倍。《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》由浅入深地介绍了深度学习的算法原理及基于TensorFlow 2的应用实践,并公开了全部项目代码,非常值得参考。
但汉兵 中南大学自动化学院特聘副教授
真正掌握深度学习的算法需要深刻地理解算法原理并切实地进行工程实践,故借助流行的深度学习计算框架就显得尤为重要。《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》全面介绍了TensorFlow 2计算框架下实现深度学习算法的方法与案例,推荐阅读。
周沫凡 莫烦Python创始人,腾讯云高级算法研究员
本书作者和我一样,热衷于 AI 技术分享。他在新技术与新框架的教学上不断推陈出新,令人十分敬佩。《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》首先以开源的方式在 GitHub 社区公开,并受到无数开发者欢迎。如今图书出版,非常值得推荐。
文俊 浙江大学计算机学院在读博士
人工智能技术正在推动计算机视觉、自然语言处理和智能游戏等应用领域的快速发展。目前市场上急需论述深度学习算法和TensorFlow 2计算框架的教材,《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》很好地满足了这两个需求,是一部优秀著作。
肖智清 《神经网络与PyTorch实战》作者
Google公司发布的TensorFlow 2相比于上一代版本,在降低入门难度的同时,大大提升了开发效率,非常适合初学者。《TensorFlow深度学习——深入理解人工智能算法设计》既有严谨的算法理论分析,又有丰富的实战案例,适合研究深度学习算法的读者参考。