深度学习图书推荐
《深度学习案例精粹：基于TensorFlow与Keras》
本书由13个深度学习案例组成，所有案例都基于Python+TensorFlow 2.5+Keras技术，可用于深度学习的实战训练，拓宽解决实际问题的思路和方法。
《TensorFlow知识图谱实战》
大数据时代的到来，为人工智能的飞速发展带来前所未有的数据红利。在大数据背景下，大量知识不断涌现，如何有效地发掘这些知识呢？知识图谱横空出世。本书教会读者使用TensorFlow 2深度学习构建知识图谱，引导读者掌握知识图谱的构建理论和方法。
《TensorFlow人脸识别实战》
深度学习方法的主要优势是可以用非常大型的数据集进行训练，学习到表征这些数据的最佳特征，从而在要求的准确度下实现人脸识别的目标。本书教会读者如何运用TensorFlow 2深度学习框架实现人脸识别。
《TensorFlow语音识别实战》
本书使用TensorFlow 2作为语音识别的基本框架，引导读者入门并掌握基于深度学习的语音识别基本理论、概念以及实现实际项目。全书内容循序渐进，从搭建环境开始，逐步深入理论、代码及应用实践，是学习语音识别技术的首选。
《TensorFlow 2.0深度学习从零开始学》
本书系统讲解TensorFlow 2.0的新框架设计思想和模型的编写，详细介绍TensorFlow 2.0的安装、使用以及Keras编程方法与技巧，剖析卷积神经网络原理及其实战应用。
《深度学习的数学原理与实现》
本书主要讲解深度学习中的数学知识、算法原理和实现方法。内容包括深度学习概述、梯度下降算法、卷积函数、损失函数、线性回归和逻辑回归、时间序列模型和生成对抗网络、TensorFlow框架、推荐算法、标准化正则化和初始化、人脸识别案例、词嵌入向量案例。
《Python深度学习从零开始学》
本书立足实践，以通俗易懂的方式详细介绍深度学习的基础理论以及相关的必要知识，同时以实际动手操作的方式来引导读者入门人工智能深度学习。本书的读者只需具备Python语言基础知识，不需要有数学基础或者AI基础，按照本书的步骤循序渐进地学习，即可快速上手深度学习。