内容简介 本书全面介绍TensorFlow 2.x框架及其在深度学习中的应用，内容包括TensorFlow简介、Python语言基础、环境搭建与入门、TensorBoard可视化、多层感知机实现、卷积神经网络实现、循环神经网络实现、强化学习、迁移学习、生成对抗网络和GPU并行计算等。 本书不仅适合深度学习领域的初学者阅读，也适合有一定基础的读者深入学习。通过本书的学习，读者能够掌握TensorFlow 2.x框架的核心技术和应用方法，从而为研究和应用深度学习技术打下坚实的基础。 总序 各行各业不断涌现人工智能应用，资本大量涌入人工智能领域，互联网企业争抢人工智能人才……人工智能正迎来发展“黄金期”。但放眼全球，人工智能人才，特别是高端人才，缺口依然较大。 为抢抓人工智能发展的重大战略机遇，构筑我国人工智能发展的先发优势，加快建设创新型国家和世界科技强国，2017年，国务院发布《新一代人工智能发展规划》，要求加快培养聚集人工智能高端人才，完善人工智能领域学科布局，设立人工智能专业，从而助力我国人工智能理论、技术与应用水平在2030年总体达到世界领先水平，使我国成为世界主要人工智能创新中心。2018年，教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》，要求“对照国家和区域产业需求布点人工智能相关专业”“加大人工智能领域人才培养力度”。 在国家政策支持及人工智能发展的大环境下，全国高校纷纷发力，设立人工智能专业，成立人工智能学院。根据教育部公布的数据，2019年，全国共有35所高校获得建设“人工智能”本科新专业的资格，同时全国新设96个“智能科学与技术”专业，累计187所院校获批“机器人工程”专业。2020年年初，经教育部批准，拥有“人工智能”本科专业的高校新增了180所，占全国新增专业的10.77%，排名第一。2021年，全国又有95所高校新增备案“人工智能”专业。人工智能已成…