Python深度学习：基于TensorFlow（第2版）

　　从事BI方面的工作超过18年，目前就职于中国外汇交易中心，负责数据中心系统间的ETL工作。18年一直从事与数据有关的工作，如ETL开发、设计，数据仓库的模型设计、数据库的开发、运维、优化等工作；数据的分析及挖掘等工作，通过多年实践，对常用操作系统、开发语言、数据库、模型设计、数据分析等有一定积累。曾经参加过兴业银行数据仓库项目，负责模型设计、ETL开发等工作；交通银行信用卡用户欺诈等数据挖掘项目；太平洋保险ODS项目的架构设计及PM；外汇交易中心数据中心的架构设计、ETL开发及PM。

这是一本基于Python和TensorFlow的全栈式的深度学习指南，基础和理论讲解全面，原理和拓展分析深入，应用和实践也极具实战性，是多位人工智能和大数据领域的专家多年经验的结晶。 全书一共24章，在结构上分为四大部分： 第一部分 TensorFlow基础 详细讲解了TensorFlow的数据处理基础以及它的各种常用功能。 第二部分 深度学习基础 这部分想想讲解了深度学习、机器学习、NLP、神经网络、目标检测、生成式对抗网络等深度学习技术。 第三部分 深度学习实践 通过人脸识别与检测、目标检测与识别、文本检测与识别、人机对话、文本生成、图像处理等方面的案例详细讲解了TensorFlow的用法。 第四部分 强化学习 详细讲解了强化学习的基础和算法。