前言 2017年12月15日，美国宇航局宣布首次发现在2000多光年之外的一个名为“开普勒90”的恒星周围有8颗行星组成的行星系统，构成了另一个“太阳系”。值得注意的是，这个重大的天文发现并不是由人类直接发现的，而是借助了谷歌公司的TensorFlow系统实现的智能算法，对开普勒望远镜获得的海量恒星亮度数据进行分析得到的。该智能算法成功地学会了如何从海量天文数据中搜寻疑似的系外行星信号，对于系外行星信号的判断正确率达到了96%以上。该算法最终成功帮助人类定位出“开普勒90”太阳系。TensorFlow已经在不知不觉中改变了我们的世界。澳大利亚的科学家用TensorFlow开发的图像识别模型，在数万张的海洋航拍照片中，可以快速并且准确地找到珍惜的海牛。也有科学家利用TensorFlow把语音处理技术用到鸟类保护上，他们在丛林里安装了很多话筒，采集鸟类的声音，智能模型就可以很准确地估算出鸟类在一片森林中的数量，从而可以更加精准地对鸟类实行保护。 国内很多公司都在应用TensorFlow开发智能应用，京东内部搭建了TensorFlow训练平台，用于开发图像、自然语言相关的模型，并且把它们用到客服广告等领域。小米也在尝试类似的技术路线，支持他们生态线上各种特殊的应用。网易的有道笔记、有道翻译官也使用了 TensorFlow 视觉和语言的模型。中国电信在其营业厅 APP 应用中开发了充值卡扫描项目，使用TensorFlow搭建了CNN + LSTM + CTC的识别模型，使得用户打开摄像头对准充值卡密码轻松一扫即可完成充值。随着国家《新一代人工智能发展规划》的推动，在可预期的将来，还会有越来越多的公司和科研单位投入到TensorFlow的应用中来。 本书采用实例驱动的方式介绍TensorFlow框架下的智能算法开发。介绍重要的知识点（如线性回归模型、逻辑回归模型、CNN、RNN、L…