深度學習實戰：基於 TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發應用

《深度學習實戰：基於TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發應用》從環境的搭建和TensorFlow 2.X 的基礎語法講起，
逐步深入到計算機視覺領域的算法模型理論與實戰應用，
並重點講解瞭如何使用TensorFlow 2.X 框架實現各類經典的深度學習模型，
讓讀者可以系統地學習TensorFlow 2.X 在計算機視覺領域的相關知識和實戰應用。

全書共13 章，涵蓋的主要內容有Anaconda環境配置、JupyterNotebook使用、
神經網絡模型和用Python從零實現神經網絡、TensorFlow 2.X 的基礎語法、圖像分類的算法模型理論和實戰、
遷移學習技術實戰、目標檢測的算法模型理論和實戰、自編碼器的算法模型理論和實戰、
生成式對抗網絡的算法模型理論和實戰、基於深度學習的指紋識別技術實戰、
基於攝像頭的指定物體實時預測、基於 Linux 平台下的深度學習模型網頁部署、
基於exe 程序的深度學習識別系統以及自動機器學習的理論與實戰等。

《深度學習實戰：基於TensorFlow 2.X 的計算機視覺開發應用》內容通俗易懂、案例豐富、實用性強，
特別適合機器學習、深度學習、Tensorflow2.X框架和計算機視覺領域的入門讀者閱讀，也適合Python 程序員等其他編程愛好者閱讀。
另外，本書也可作為相關院校或培訓機構的教材使用。