本书共14章,主要内容有:人工智能、大数据、机器学习和深度学习概述;深度学习及TensorFlow框架的相关背景;TensorFlow的安装;TensorFlow编程策略;深度前馈神经网络;优化网络的方法;全连神经网络的经典实践;卷积神经网络的基础知识;经典卷积神经网络的TensorFlow实现;循环神经网络及其应用;深度强化学习概述;TensorFlow读取数据的API;TensorFlow持久化模型的API;可视化工具TensorBoard的使用;TensorFlow使用多GPU或并行的方式加速计算等。