本书是一本介绍深度学习的实践教材,采用的深度学习工具为TensorFlow。本书主要内容包括深度学习环境搭建，数据处理与模型加载，图像处理，图像增强识别实战和两阶段目标检测实战，单阶段目标检测，实战文本识别和图像生成，机器创作，情感分类、翻译、对话，GAN及其变体的创作，强化学习与迁移学习等。降低了深度学习的门槛。 本书案例丰富新颖，涉猎领域广泛，代码分类清晰，实用性和可操作性强，可作为高校人工智能相关专业以及相关培训机构的案例实战教材，也可以作为深度学习智能应用及算法工程师强化训练的参考书。

邓劲生，国防科技大学前沿交叉学科学院研究员，主要从事大数据、人工智能、情报科学等方面的研究。主持国家和省部级科研项目十余项，获得军队和省部级科技进步奖、教学成果奖多项，著译图书十余本，发表论文数十篇。

前言 总的来说，计算机视觉、文本处理、游戏对弈等深度学习最新前沿，最终目标就是使智能体能够像人一样看待和理解这个世界。本书通过介绍一个个经典案例，穿插讲解代码和其背后深度学习与其他经典算法的原理。与此同时，高度注重理论与实践的结合，充分讲解与注释代码。并且每个案例后面都给出了全面的安装步骤，以及相关的实验截图。 本书采用的深度学习工具为TensorFlow。它是最出名的开源工具，使深度学习的门槛大大降低，不管是人工智能专家，还是对深度学习不很在行的开发人员，都可以轻易利用它开发出AI程序，其2.x版本还极大地简化了代码的复杂性。 本书的主要目的就是对最前沿的几个深度学习领域进行汇总。因此，为编写此书，作者查阅了大量论文和相关文献。本书共分为四部分。 第一部分介绍基础，包括第1章和第2章。第1章介绍了深度学习环境搭建。主要围绕深度学习的基本特点和规律，以及如何搭建相关的CPU与GPU版本的平台、安装cuDNN神经网络库、匹配Python与Anaconda版本等进行介绍。第2章介绍深度学习实战的基本流程。每次通过一个案例的方式介绍结构化数据、回归方法、过拟合、保存模型等最基本的深度学习实战处理基础知识和应用流程。 第二部分主要介绍计算机视觉领域的经典案例，包括第3～6章。第3章实现了对图像的基本操作，包括增强、分类、语义分割。第4章围绕增强图像的质量展开，包括去模糊、去噪声、提高分辨率实战案例。第5章实现了不同方法的目标检测。第6章介绍YOLO、SSD以及DarkFlow，是单阶段检测的经典实战案例。 第三部分是关于文本处理与生成实战，包括第7～9章。第7章...