tensorflow入门书籍（tensorflow书籍推荐 知乎）

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本书通过96个案例，全面讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow的使用方法。

TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起，深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。

本书是一本*佳的TensorFlow入门指南。

内容简介本书从Docker的相关概念与基础知识讲起，结合实际应用，通过不同开发环境的实战例子，详细介绍了Docker的基础知识与进阶实战的相关内容，以引领读者快速入门并提高。本书共19章，分3篇。

通过大量的程序实例详细介绍了Flask的所有基础知识，同时在每章的后面又提供了一些进阶技巧，供进阶读者学习。第二部分实战篇（第7~11章）通过5个真实的项目案例来串接和阐释不同的知识点，难度逐渐递增。

1、编程语言：计算机基础技能是非常重要的。其中Python作为人工智能领域最易掌握的语言，是非常值得我们学习的。语言学：对自然语言的处理需要语言学的相关知识，如果AI连人的语言都听不懂，那就不能叫人工智能了。

2、首先当然是数学，高等数学，线性代数，概率论数理统计和随机过程，离散数学，数值分析等。其次还有人工神经网络，支持向量机，遗传算法等等算法。都有哪些院校设置了相关的人工智能专业呢？中科院大学、清华、北大、浙大都有。

3、机器人方面：新版《机器人技术手册》日译的书，可能这是我当初在当当网里找到唯一一本比较全面实用的机器人方面的书。这本书由基础到应用以及一些机器人实际问题上讲述得很全面。强烈建议买一本。

4、目前人工智能专业的学习内容主要有：机器学习、人工智能导论（搜索法等）、生物演化论、图像识别、自然语言处理、语义网、博弈论等。需要的前置课程主要有：信号处理、线性代数、微积分、编程（最好有数据结构基础）等。

5、今天的种种人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上，要了解人工智能，首先要掌握必备的数学基础知识。线性代数将研究对象形式化，概率论描述统计规律。

6、人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。

TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已在谷歌、优步（Uber）、京东、小米等科技公司广泛应用。

书名：TensorFlow技术解析与实战作者：李嘉璇豆瓣评分：6 出版社：人民邮电出版社出版年份：2017-6-1 页数：316 内容简介：TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架，也是目前深度学习的主流框架之一。

https：//pan.baidu.com/s/1gVRSBP2r-G2FMFL3cXHqTA 提取码：1234 TensorFlow是谷歌2015年开源的主流深度学习框架，目前已得到广泛应用。

Python机器学习算法.epub 链接： https：//pan.baidu.com/s/1TGIOfmDNOJ5JJs4uZMz5MQ ？pwd=ps22 提取码： ps22 全书共有10 章。

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