《深度学习实战——基于TensorFlow 2.0的人工智能开发应用》以TensorFlow 2.0人工智能平台的基础架构为切入点,逐步过渡到TensorFlow 2.0项目开发实战和项目部署上线中,并**介绍了使用TensorFlow 2.0的**封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神经网络模型预测,让读者在项目实战中系统学习人工智能任务的工作流程及使用TensorFlow 2.0框架开发任务的完整过程,帮助读者深入系统地学习人工智能的开发应用。 全书3篇共14章,第1篇为入门篇,介绍了人工智能的基础知识,包括人工智能的发展、人工智能开发环境的部署与使用、TensorFlow 2.0框架与模型、神经网络、图像处理和TensorBoard可视化组件等;第2篇为实战篇,通过实例讲解如何使用TensorFlow 2.0进行实际项目开发、模型评估与优化,包含了神经网络曲线拟合、MNIST手写字体识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人等实例应用;第3篇为部署上线篇,主要讲解TensorFlow Serving 部署模型上线和Flask 部署模型上线,从而实现完全生命周期的人