本書圍繞人工智能的人才需求與崗位能力進行內(nèi)容設(shè)計，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與實際應(yīng)用相結(jié)合，旨在幫助讀者全面了解深度學(xué)習(xí)的基本原理、常用模型和優(yōu)化算法，并深入探討在目標檢測、圖像識別、自然語言處理、風(fēng)格遷移等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。本書共6個項目、15個任務(wù)，主要內(nèi)容包括使用TensorFlow實現(xiàn)服裝圖像分類、使用TensorFlow實現(xiàn)文本分類、使用遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)肺部X光檢測、基于Flask的模型應(yīng)用與部署——貓狗識別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言處理——五言古詩生成、使用VGG19遷移學(xué)習(xí)實現(xiàn)圖像風(fēng)格遷移。