本文推薦一個(gè)熱門的Tensorflow 2.0的學(xué)習(xí)項(xiàng)目，提供pdf和代碼，github上標(biāo)星8.3k+

Github地址：

https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book

前言

隨著 Google的 TensorFlow2.0正式版深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)布，業(yè)界興起了一股學(xué)習(xí)更易上手，開發(fā)效果更高，使用更靈活的 TensorFlow2.0的熱潮。

為了讓國(guó)人能夠第一時(shí)間了解 TensorFlow2.0框架，盡管時(shí)間極為倉(cāng)促，作者還是不遺余力地完成了本書的草稿。可以預(yù)見(jiàn)地，本書會(huì)存在部分文字表達(dá)不準(zhǔn)確，部分素材尚未創(chuàng)作完成，甚至一些錯(cuò)誤出現(xiàn)，因此本書以開源、免費(fèi)地方式發(fā)布，希望一方面能夠幫助大家學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法，另一方面也能匯集眾人的力量，修正測(cè)試版中的謬誤之處，讓本書變得更為完善。

本書雖然免費(fèi)開放電子版，供個(gè)人學(xué)習(xí)使用但是未經(jīng)許可，不能用于任何個(gè)人或者企業(yè)的商業(yè)用途，違法盜版和銷售，必究其法律責(zé)任。

龍龍老師2019年11月1日

項(xiàng)目簡(jiǎn)介

《TensorFlow?2.0深度學(xué)習(xí)開源書(龍書)》是一本面向人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)初學(xué)者的書，本書旨在幫助更多的讀者朋友了解、喜歡并進(jìn)入到人工智能行業(yè)中來(lái)，因此作者試圖從分析人工智能中的簡(jiǎn)單問(wèn)題入手，一步步地提出設(shè)想、分析方案以及實(shí)現(xiàn)方案，重溫當(dāng)年科研工作者的發(fā)現(xiàn)之路，讓讀者身臨其境式的感受算法設(shè)計(jì)思想，從而掌握分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的能力。這種方式也是對(duì)讀者的基礎(chǔ)要求較少的，讀者在學(xué)習(xí)本書的過(guò)程中會(huì)自然而然地了解算法的相關(guān)背景知識(shí)，體會(huì)到知識(shí)是為了解決問(wèn)題而生的，避免出現(xiàn)為了學(xué)習(xí)而學(xué)習(xí)的窘境。

盡管作者試圖將讀者的基礎(chǔ)要求降到最低但是人工智能不可避免地需要使用正式化的數(shù)學(xué)符號(hào)推導(dǎo)，其中涉及到少量的概率與統(tǒng)計(jì)、線性代數(shù)、微積分等數(shù)學(xué)知識(shí)，一般要求讀者對(duì)這些數(shù)學(xué)知識(shí)有初步印象或了解即可比起理論基礎(chǔ)，讀者需要有少量的編程經(jīng)驗(yàn)，特別是 Python語(yǔ)言編程經(jīng)驗(yàn)，顯得更加重要因?yàn)楸緯鼈?cè)重于實(shí)用性，而不是堆砌公式。

總的來(lái)說(shuō)，本書適合于大學(xué)三年級(jí)左右的理工科本科生和研究生，以及其它對(duì)人工智能算法感興趣的朋友。

本書共15章，大體上可分為4個(gè)部份：第13章為第1部分，主要介紹人工智能的初步認(rèn)知，并引出相關(guān)問(wèn)題；第45章為第2部分，主要介紹 TensorFlow相關(guān)基礎(chǔ)，為后續(xù)算法實(shí)現(xiàn)鋪墊；第6~9章為第3部分，主要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心理論和共性知識(shí)，讓讀者理解深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)；第10~15章為模型算法應(yīng)用部分，主要介紹常見(jiàn)的算法與模型，讓讀者能夠?qū)W有所用。

在本書中編寫時(shí)，很多英文詞匯尚無(wú)法在業(yè)界找到一個(gè)共識(shí)翻譯名，因此作者備注翻譯的英文原文，供讀者參考，同時(shí)也方便讀者日后閱讀相關(guān)英文文獻(xiàn)時(shí)，不至于感到陌生。

盡管每天都有深度學(xué)習(xí)相關(guān)算法論文的發(fā)布但是作者相信，深度學(xué)習(xí)的核心思想和基礎(chǔ)理論是共通的。本書已盡可能地涵蓋其中基礎(chǔ)、主流并且前沿的算法知識(shí)，但是仍然有很多算法無(wú)法涵蓋，讀者學(xué)習(xí)完本書后，可以自行搜索相關(guān)方向的研究論文或資料，進(jìn)一步學(xué)習(xí)。

深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非常前沿和廣袤的研究領(lǐng)域，有人士能夠?qū)γ恳粋€(gè)研究方向都有深刻的理解。作者自認(rèn)才疏學(xué)淺，略懂皮毛，同時(shí)也限于時(shí)間和篇幅關(guān)系，難免出現(xiàn)理解偏差和錯(cuò)繆之處，若能大方指出，作者將及時(shí)修正，不勝感激。

龍龍老師2019年10月19日

目錄和代碼

TensorFlow 2.0深度學(xué)習(xí)開源書(龍書)一共有404頁(yè)，其中，代碼公布在：

https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book

主要內(nèi)容的目錄如下：代碼樣例

x = np.arange(-6.0, 6.0, 0.1) sigmoid_y = sigmoid(x) sigmoid_derivative_y = sigmoid_derivative(x)set_plt_ax() plt.plot(x, sigmoid_y, color='C9', label='Sigmoid') plt.plot(x, sigmoid_derivative_y, color='C4', label='導(dǎo)數(shù)') plt.xlim(-6, 6) plt.ylim(0, 1) plt.legend(loc=2) plt.show()

下載

代碼和pdf的下載地址：

https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-TensorFlow-book

如果網(wǎng)速太慢下載不了，也可以在公眾號(hào)后臺(tái)回復(fù)“龍書”進(jìn)行下載。

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總結(jié)

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