蒋子阳

蒋子阳，多年专业编程工作经验，曾参与多个机器人目标识别与定位等深度学习相关项目，擅长图像识别算法、语音识别算法等。涉及行业包括金融、证券、汽车、公共安全等领域。近年来，本人对机器学习及深度学习进行了深入研究，随着TensorFlow的出现，开始将精力转移到TensorFlow深度学习算法原理的研究中，并专门推导过其中的大部分算法，对该框架有着独特的认识和深入的理解。

TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础+实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章，主要内容有：人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述；深度学习及TensorFlow框架的相关背景；TensorFlow的安装；TensorFlow编程策略；深度前馈神经网络；优化网络的方法；全连神经网络的经典实践；卷积神经网络的基础知识；经典卷积神经网络的TensorFlow实现；循环神经网络及其应用；深度强化学习概述；TensorFlow读取数据的API；TensorFlow持久化模型的API；可视化工具TensorBoard的使用；TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》内容通俗易懂，案例丰富，实用性强，特别适合对人工智能、深度学习感兴趣的的相关从业人员阅读，也适合没有相关基础但是对该方面研究充满兴趣的爱好者阅读。