本書(shū)從介紹深度學(xué)習(xí)和重要入門(mén)知識(shí)入手，通過(guò)范例講解TensorFlow的應(yīng)用開(kāi)發(fā)。本書(shū)文字清晰、嚴(yán)謹(jǐn)，并輔以簡(jiǎn)潔明了的插圖說(shuō)明，同時(shí)提供步驟細(xì)致的范例程序教學(xué)，讓讀者可以輕松理解并掌握深度學(xué)習(xí)原理和TensorFlow開(kāi)發(fā)方法。
本書(shū)分為12章，內(nèi)容包括：環(huán)境安裝、TensorFlow 2.0介紹、回歸問(wèn)題、二分類(lèi)問(wèn)題、多分類(lèi)問(wèn)題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧、TensorFlow 2.0高級(jí)技巧、TensorBoard高級(jí)技巧、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典架構(gòu)、遷移學(xué)習(xí)、變分自編碼器和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。
本書(shū)適合TensorFlow深度學(xué)習(xí)自學(xué)者、深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)人員、人工智能行業(yè)咨詢顧問(wèn)等閱讀，也適合作為高等院校和培訓(xùn)學(xué)校人工智能及其相關(guān)專(zhuān)業(yè)師生的教學(xué)參考書(shū)。
前 言
英國(guó)數(shù)學(xué)家人工智能之父Alan Turing 1950年在Oxford University Press的Mind期刊發(fā)表的 Computing Machinery and Intelligence論文中提出了機(jī)器思維的概念，從此人工智能就一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)中非常重要的領(lǐng)域。發(fā)展至今有70年的歷史了，其中歷經(jīng)了多次大起大落，尤其是其中的兩次“AI寒冬”，讓研究者與投資人對(duì)人工智能產(chǎn)生了很大的疑慮。由英國(guó)倫敦Google DeepMind開(kāi)發(fā)的人工智能?chē)遘浖嗀lphaGo在2016年打敗了頂尖職業(yè)棋手李世石，在2017年打敗了排名世界第一的柯潔，之后人工智能再度成為計(jì)算機(jī)科學(xué)的“顯學(xué)”，也促成了第三波的“AI崛起”。
近幾年，以深度學(xué)習(xí)為核心技術(shù)的人工智能在圖像、聲音、決策分析等領(lǐng)域已超越了人類(lèi)的能力。隨著深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的日益成熟，許多世界級(jí)科技公司投入了大量人力和資源在深度學(xué)習(xí)人工智能上，如Google、Facebook、Uber、Airbnb、Tesla、微軟、騰訊、百度、華為、滴滴、通用等，許多中小企業(yè)也投入了相當(dāng)?shù)娜肆Y源。根據(jù)研究機(jī)構(gòu)Tractica預(yù)估，全球AI市場(chǎng)的規(guī)模將從2018年的81億美元成長(zhǎng)至2025年的1 058億美元，并且能夠應(yīng)用到更多產(chǎn)業(yè)，例如汽車(chē)、零售、醫(yī)療、商業(yè)、電信、消費(fèi)、廣告、法律、保險(xiǎn)等。
作者和所領(lǐng)導(dǎo)的多媒體系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域研究了十多年，其中包含智能汽車(chē)系統(tǒng)、智能居家照護(hù)系統(tǒng)、智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)、智能派遣撮合系統(tǒng)、人工智能小秘書(shū)系統(tǒng)、自動(dòng)駕駛計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，也與大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)合作開(kāi)發(fā)了自動(dòng)輔助駕駛次系統(tǒng)，項(xiàng)目的名稱(chēng)為“自動(dòng)駕駛的深度學(xué)習(xí)智能感知與情境理解系統(tǒng)技術(shù)”，將豐富的學(xué)界研發(fā)能量導(dǎo)入產(chǎn)業(yè)界，提升自動(dòng)駕駛汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的研發(fā)技術(shù)。作者在IEEE和ACM頂級(jí)國(guó)際期刊上發(fā)表了三十多篇計(jì)算機(jī)視覺(jué)人工智能相關(guān)的論文。例如，在2018年和美國(guó)華盛頓大學(xué)黃正能教授合作研發(fā)了全球第一個(gè)有效的除雪與能見(jiàn)度增強(qiáng)技術(shù)，DesnowNet深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，刊登在圖像處理領(lǐng)域頂尖的期刊IEEE Transactions on Image Processing（Impact factor: 3.735，Rank: 14/255=5.49%）上；在2019年指導(dǎo)越南博士生Trung-Hieu Le研發(fā)了應(yīng)用在智能居家護(hù)理系統(tǒng)（Intelligent Homecare Systems）上的高精確度手部偵測(cè)識(shí)別技術(shù)，發(fā)表在傳感器領(lǐng)域頂尖的期刊IEEE Sensors Journal（Impact factor: 2.617，Rank: 8/116=6.8%）上。
作者深刻體會(huì)到目前人工智能領(lǐng)域的重要性與發(fā)展性，因此精心撰寫(xiě)了本書(shū)，期待可以啟發(fā)更多學(xué)生、工程師與研究人員快速進(jìn)入深度學(xué)習(xí)人工智能領(lǐng)域。本書(shū)使用目前熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)套件TensorFlow，帶領(lǐng)讀者深入理解深度學(xué)習(xí)的知識(shí)與技術(shù)，并且精心設(shè)計(jì)了實(shí)踐的程序教學(xué)，通過(guò)每個(gè)步驟細(xì)致的項(xiàng)目教學(xué)讓讀者可以更容易理解與吸收所學(xué)的知識(shí)和技術(shù)。從新的TensorFlow 2.0入門(mén)開(kāi)始，通過(guò)12章內(nèi)容，理論學(xué)習(xí)和實(shí)踐應(yīng)用相結(jié)合。本書(shū)撰寫(xiě)時(shí)使用的是TensorFlow 2.0正式版。
本書(shū)范例程序源代碼可通過(guò)掃描下面的二維碼獲得。
如果下載有問(wèn)題，可通過(guò)電子郵件聯(lián)系booksaga@126.com，郵件主題為“輕松學(xué)會(huì)TensorFlow 2.0人工智能深度學(xué)習(xí)應(yīng)用開(kāi)發(fā)范例程序源代碼”。
每年有數(shù)以萬(wàn)篇的深度學(xué)習(xí)研究論文發(fā)表，從中可以了解人工智能領(lǐng)域的日新月異與廣泛應(yīng)用，作者以本書(shū)介紹深度學(xué)習(xí)較重要的入門(mén)內(nèi)容，讓讀者有能力進(jìn)一步鉆研更高深的深度學(xué)習(xí)知識(shí)與技術(shù)。本書(shū)中的內(nèi)容如有疏漏與錯(cuò)誤，可發(fā)送郵件給予指正與鼓勵(lì)。
黃士嘉
臺(tái)北科技大學(xué)電子工程系 教授
加拿大安大略理工大學(xué) 國(guó)際客座教授
IEEE Sensors Journal 國(guó)際期刊編輯
IEEE BigData Congress 國(guó)際會(huì)議主席
IEEE CloudCom Conference 國(guó)際會(huì)議主席
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