《TensorFlow Lite移动设备深度学习从入门到实践》循序渐进地讲解了使用 TensorFlow Lite开发移动设备深度学习程序的核心知识，并通过具体实例的实现过程演练了使用TensorFlow Lite 的方法和流程。全书共12章，分别讲解了人工智能和机器学习基础、搭建开发环境、第一个 TensorFlow Lite程序、转换模型、推断、使用元数据进行推断、优化处理、手写数字识别器、鲜花识别系统、情感文本识别系统、物体检测识别系统、智能客服系统。 《TensorFlow Lite移动设备深度学习从入门到实践》简洁而不失其技术深度，内容丰富全面，易于阅读，以极简的文字介绍了复杂的案例，适用于已经了解了Python语言基础语法的读者，以及想进一步学习机器学习和深度学习技术的读者，还可以作为大专院校相关专业的师生用书和培训学校的专业性教材。

张元勇,中国海洋大学计算机硕士，浪潮信息开发工程师，浪潮软件大数据实验室数据挖掘专家。精通C语言、Java、C++、PHP、Python等开发语言，擅长数据挖掘和可视化处理，熟悉Linux、Apache等相关开发平台技术。日常负责在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等工作。

前言 人工智能就是我们平常所说的AI，全称是Artificial Intelligence。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术学科。TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和IoT设备上运行TensorFlow模型。也就是说，利用TensorFlow Lite，我们可以开发出能够在Android设备、iOS设备和IoT设备上使用的深度学习程序。 本书特色 1. 内容全面 本书详细讲解了使用TensorFlow Lite开发人工智能程序的技术知识，循序渐进地讲解了这些技术的使用方法和技巧，以帮助读者快速步入Python 人工智能开发的高手之列。 2. 实例驱动教学 本书采用理论加实例的教学方式，通过对这些实例的知识点进行横向切入和纵向比较，让读者有更多的实践演练机会，并且可以从不同的方位展现一个知识点的用法，真正实现了拔高的教学效果。 3. 详细介绍TensorFlow Lite开发的流程 本书从一开始便注重对TensorFlow Lite开发的流程进行详细介绍，而且在讲解中结合了多个实用性很强的数据分析案例，带领读者掌握TensorFlow Lite开发的相关知识，以解决实际工作中的问题。 4. 扫描二维码，获取配书学习资源 本书正文中每个二级标题后都放了一个二维码，读者可通过扫描二维码在线观看视频讲解，其中既包括实例讲解，也包括教程讲解。此外，读者还可以扫描右侧二维码获取书中案例源代码。 本书读者对象 ● 软件工程师； ● Pyth...