大部分TensorFlow教材应用案例少，理论讲解比较概括，学生数学基础薄弱，对人工神经网络较难入门。本教材介绍TensorFlow的发展和特点后，通过案例详细介绍TensorFlow的使用，着重细致地讲解学生学习中遇到的难点，比如张量的形状、卷积、池化、交叉熵等。通过案例让学生逐层递进地掌握TensorFlow，最后将模型移植到安卓移动终端，随时随地感受人工智能的魅力。
内容简介
前言
第1章 初识TensorFlow
1.1 场景导入
1.2 人工智能的发展历程
1.3 TensorFlow简介
1.4 Anaconda的安装和使用
1.5 在Windows 10系统中安装PyCharm
1.6 在Windows系统中安装TensorFlow CPU版
1.7 在PyCharm中使用Anaconda的环境
1.8 在Windows系统中安装Python版OpenCV
第2章 深入了解TensorFlow
2.1 认识TensorFlow数据流图
2.2 TensorBoard的使用
2.3 TensorFlow张量思维
2.4 TensorFlow中张量的几种形式
第3章 机器学习入门
3.1 机器学习的基本步骤
3.2 泰坦尼克号案例
3.3 MNIST手写数字识别案例
3.4 机器学习相关概念详解
第4章 深度学习之图像分类
4.1 卷积神经网络
4.2 卷积神经网络的基本结构
4.3 树叶识别案例
第5章 TensorFlow Lite
5.1 概述
5.2 如何使用TensorFlow Lite
5.3 树叶识别案例
5.4 “你画我猜”案例
第6章 TensorFlow的树莓派应用
6.1 嵌入式人工智能
6.2 树莓派准备工作
6.3 基于树莓派的人脸识别案例
第7章 Keras案例
7.1 Keras简介
7.2 基于Keras的Fashion-MNIST案例
第8章 TensorFlow.js
8.1 初识TensorFlow.js
8.2 微信小程序
8.3 在微信小程序中使用TensorFlowJS
8.4 使用PoseNet模型
