入门篇
章人工智能
1.1发展历程
1.2人工智能研究领域及算法分类
1.2.1研宄领域
1.2.2算法分类
1.3人工智能迅速发展的基础
1.4人工智能是把双刃剑
1.5小结
第2章开发环境的部署与使用
2.1部署操作系统
2.1.1操作系统简介
2.1.2下载操作系统
2.1.3制作Ubuntu启动盘
2.2部署Python开发环境
2.2.1Python简介
2.2.2Python环境
……

《深度学习实战——基于TensorFlow2.0的人工智能开发应用》以TensorFlow2.0人工智能平台的基础架构为切入点，逐步过渡到TensorFlow2.0项目开发实战和项目部署上线中，并重点介绍了使用TensorFlow2.0的不错封装Keras搭建神经网络、训练神经网络和进行神经网络模型预测，让读者在项目实战中系统学习人工智能任务的工作流程及使用TensorFlow2.0框架开发任务的完整过程，帮助读者深入系统地学习人工智能的开发应用。
全书3篇共14章，篇为入门篇，介绍了人工智能的基础知识，包括人工智能的发展、人工智能开发环境的部署与使用、TensorFlow2.0框架与模型、神经网络、图像处理和TensorBoard可视化组件等；第2篇为实战篇，通过实例讲解如何使用TensorFlow2.0进行实际项目开发、模型评估与优化，包含了神经网络曲线拟合、MNIST手写字体识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人等实例应用；第3篇为部署上线篇，主要讲解TensorFlowServing部署模型上线和Flask部署模型上线，从而实现接近生命周期的人工智能开发过程。
全书内容通俗易懂，知识全面，内容丰富，实用性和可操作性强，特别适合深度学习框架TensorFlow2.0的入门读者和进阶读者阅读，同样适合TensorFlow1.x版本的人工智能开发人员转型到TensorFlow2.0、Python程序员、PythonWeb开发者等其他编程爱好者阅读。另外，本书也适合作为相关培训机构的教材使用。