《21 个项目玩转深度学习一一基于 TensorFlow 的实践详解》以实践为导向， 深入介绍了深度学习技术和 TensorFlow 框架编程内容。通过本书，读者可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、 完成个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、 搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。全书共包含 21 个项目，分为深度卷积网络、 RNN网络、深度强化学习三部分。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和 TensorFlow 的过程变得轻松和高效。本书代码基于 TensorFlow 1.4 及以上版本，并介绍了 TensorFlow 中的一些新特性。

本书适合有一定机器学习基础的学生、研究者或从业者阅读，尤其是希望深入研究TensorFlow 和深度学习算法的数据工程师，也适合对人工智能、深度学习感兴趣的在校学生，以及希望进入大数据应用的研究者。

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