《走向TensorFlow 2.0》内容简介

《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》是TensorFlow2.0编程实践的入门类书籍，目的是在TensorFlow2.0正式版发布之际能够帮助大家快速了解其核心特性及基本编程技巧。本书通过5个常用的人工智能编程案例，帮助大家掌握如何在工作中使用TensorFlow2.0进行应用开发。
《走向TensorFlow2.0：深度学习应用编程快速入门》内容覆盖了Python和TensorFlow基础入门、自然语言处理和CV领域的实践案例、模型的服务化部署，希望在基于TensorFlow2.0的人工智能编程上能够助你一臂之力。
赵英俊 阿里云人工智能领域MVP，目前在阿里云从事产业、工业智能方向的解决方案架构师工作，基于数据智能、人工智能等技术和产品解决传统产业、工业的痛点和难点问题。现个人维护一个优秀的开源NLP项目——基于Seq2Seq的中文智能聊天机器人，目前GitHub stars超过1100。

作品目录

推荐序
前言
第1章：Python基础编程入门
1.1、Python的历史
1.2、Python的基本数据类型
1.3、Python数据处理工具之Pandas
1.4、Python图像处理工具之PIL
第2章：TensorFlow
2.0快速入门
2.1、TensorFlow
2.0简介
2.2、TensorFlow
2.0环境搭建
2.3、TensorFlow
2.0基础知识
2.4、TensorFlow
2.0高阶API（tf.keras）
第3章：基于CNN的图像识别应用编程实践
3.1、CNN相关基础理论
3.2、TensorFlow
2.0、API详解
3.3、项目工程结构设计
3.4、项目实现代码详解
第4章：基于Seq2Seq的中文聊天机器人编程实践
4.1、NLP基础理论知识
4.2、TensorFlow
2.0、API详解
4.3、项目工程结构设计
4.4、项目实现代码详解
第5章：基于CycleGAN的图像风格迁移应用编程实践
5.1、GAN基础理论
5.2、CycleGAN的算法原理
5.3、TensorFlow
2.0、API详解
5.4、项目工程结构设计
5.5、项目实现代码详解
第6章：基于Transformer的文本情感分析编程实践
6.1、Transformer相关理论知识
6.2、TensorFlow
2.0、API详解
6.3、项目工程结构设计
6.4、项目实现代码详解
第7章：基于TensorFlow
Serving的模型部署实践
7.1、TensorFlow
Serving框架简介
7.2、TensorFlow
Serving环境搭建
7.3、API详解
7.4、项目工程结构设计
7.5、项目实现代码详解
参考资料