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本書基於TensorFlow 2.1 版本進行編寫。書中內容分為4 篇。第1 篇包括TensorFlow 的安裝、使用方法。這部分內容可以使讀者快速上手TensorFlow 工具。第2 篇包括數據集製作、特徵工程等數據預處理工作，以及與數值分析相關的模型(其中包括wide_deep 模型、梯度提升樹、知識圖譜、帶有JANET 單元的RNN 等模型)。第3 篇從自然語言處理、計算機視覺兩個應用方向介紹了基礎的算法原理和主流的模型。具體包括：TextCNN 模型、帶有注意力機制的模型、帶有動態路由的RNN 模型、BERTology 系列模型、EfficientNet系列模型、Anchor-Free 模型、YOLO V3 模型等。第4 篇介紹了生成式模型和零次學習兩種技術，其中系統地介紹了信息熵、歸一化、f-GAN、最優傳輸、Sinkhorn 算法，以及變分自編碼、DeblurGAN、AttGAN、DIM、VSC 等模型。本書結構清晰、案例豐富、通俗易懂、實用性強，適合對人工智能、TensorFlow 感興趣的讀者作為自學教程。另外，本書也適合社會培訓學校作為培訓教材，還適合計算機相關專業作為教學參考書。
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