"《深度学习理论及实践——从机器学习到深度强化学习》从机器学习的概念开始，循序渐进地介绍回归任务、分类任务、人工神经网络的相关知识，并且使用TensorFlow 2.0来实现典型的算法和模型，全面地介绍从神经网络到深度强化学习的演进过程，包括神经网络的关键技术、深度神经网络的训练方法、卷积神经网络和典型的网络模型、强化学习的基本理论和算法以及深度强化学习的设计思路和应用，并给出各种模型和算法的TensorFlow编程实例。

系统性：介绍从神经网络到深度强化学习的演进与相关理论，帮助读者形成关于深度学习和强化学习系统的知识体系。

全面性：全面梳理机器学习、深度学习和强化学习相关理论和方法，完整设计各种模型和算法的应用实例。

实践性：书中介绍神经网络的关键技术、深度神经网络的训练方法、卷积神经网络和典型的网络模型、强化学习的基本理论和算法，均给出了完整的TensorFlow编程实例。

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