基于TensorFlow的深度学习：神经网络、计算机视觉和NLP的理论与实践

作者简介

周翊民 中国科学院深圳先进技术研究院研究 员，博士生导师。2008 年在英国牛津大学 工程科学系获得博士学位，曾在英国拉夫 堡大学电子电气工程系从事博士后研究工 作。主要从事非线性控制、人工智能、模 糊神经网络、机器人、无人机控制系统、 智能电网等相关技术的研究。以项目负责 人身份申请并获批国家自然基金、科技部 重点研发计划、广东省科技专项、深圳市 基础重点研究项目等多个项目。发表SCI/ EI文章100余篇，申请专利50余项，出版 英文专著2 部，译著1部。

内容简介

本书使用TensorFlow和Keras提供了简洁、注释良好的代码示例，还提供了相应的PyTorch示例，涵盖了工业和学术界关于深度学习的两个主要Python库。最后，介绍了神经结构搜索（NAS），并探索了重要的伦理问题，为进一步学习深度学习提供了资源。