本書圍繞人工智能的人才需求與崗位能力進(jìn)行內(nèi)容設(shè)計(jì)，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)與實(shí)際應(yīng)用相結(jié)合，旨在幫助讀者全面了解深度學(xué)習(xí)的基本原理、常用模型和優(yōu)化算法，并深入探討在目標(biāo)檢測(cè)、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、風(fēng)格遷移等領(lǐng)域的應(yīng)用案例。本書共6個(gè)項(xiàng)目、15個(gè)任務(wù)，主要內(nèi)容包括使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)服裝圖像分類、使用TensorFlow實(shí)現(xiàn)文本分類、使用遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)肺部X光檢測(cè)、基于Flask的模型應(yīng)用與部署——貓狗識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語(yǔ)言處理——五言古詩(shī)生成、使用VGG19遷移學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像風(fēng)格遷移。