本书采用“理论+实践”的形式编写，通过大量的实例（共96个），全面而深入地讲解了深度学习神经网络原理和TensorFlow使用方法两方面的内容。书中的实例具有很强的实用性，如对图片分类、制作一个简单的聊天机器人、进行图像识别等。书中每章都配有一段教学视频，视频和图书的重点内容对应，能帮助读者快速地掌握该章的重点内容。本书还免费提供了所有实例的源代码及数据样本，这不仅方便了读者学习，而且也能为读者以后的工作提供便利。 本书共12章，分为3篇。第1篇深度学习与TensorFlow基础，包括快速了解人工智能与TensorFlow、搭建开发环境、TensorFlow基本开发步骤、TensorFlow编程基础、识别图中模糊的手写数字等内容；第2篇深度学习基础——神经网络，介绍了神经网络的基础模型，包括单个神经元、多层神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、自编码网络等内容；第3篇深度学习进阶，是对基础网络模型的灵活运用与自由组合，是对前面知识的综合及拔高，包括深度神经网络和对抗神经网络两章内容。 本书结构清晰，案例丰富，通俗易懂，实用性强，特别适合TensorFlow深度学习的初学者和进阶读者作为自学教程阅读。另外，本书也适合作为相关培训学校的教材，以及各大院校相关专业的教学参考书。   30秒极速了解本书精华内容： 1.         深度学习与TensorFlow基础 快速了解人工智能与TensorFlow 搭建开发环境 TensorFlow基本开发步骤——以逻辑回归拟合二维数据为例 TensorFlow编程基础 识别图中模糊的手写数字（实例21） 2.         深度学习基础——神经网络 单个神经元 多层神经网络——解决非线性问题 卷积神经网络——解决参数太多问题 循环神经网络——具有记忆功能的网络 自编码网络——能够自学习样本特征的网络 3.         深度学习进阶 深度神经网络 对抗神经网络（GAN）