深度学习毫无疑问是这个时代

最炙手可热的研究方向之一

不论你是想快速上手开发框架

还是打算深入研究核心算法

本书单满足你的全部需求

NO.1
《TensorFlow：实战Google深度学习框架（第2版）》
郑泽宇 梁博文 顾思宇著

本书为TensorFlow入门参考书，旨在帮助读者以快速、有效的方式上手TensorFlow和深度学习。

书中省略了烦琐的数学模型推导，从实际应用问题出发，通过具体的TensorFlow示例介绍如何使用深度学习解决实际问题。书中包含深度学习的入门知识和大量实践经验，是走进这个前沿、热门的人工智能领域的优选参考书。

NO.2
《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》
何之源 编著

本书以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow 框架编程内容。

全书共包含21 个项目，分为深度卷积网络、RNN网络、深度强化学习三部分。通过本书，可以训练自己的图像识别模型、进行目标检测和人脸识别、完成一个风格迁移应用，还可以使用神经网络生成图像和文本，进行时间序列预测、搭建机器翻译引擎，训练机器玩游戏。

NO.3
《神经网络与深度学习应用实战》（即将出版）
刘凡平 等 编著

本书紧密结合当前一线工程师工作研究成果，是对当前神经网络和深度学习的完整性原理介绍和实践分析。书中充分利用了最新技术发展的应用成果，不仅结合原理分析，还结合案例进行辅助理解。

结合实际应用介绍神经网络和深度学习等技术领域相关信息。重点介绍前馈型神经网络、反馈型神经网络，以及自组织竞争型神经网络，并针对当下深度学习中比较重要的网络进行了详细介绍，包括卷积神经网络、循环（递归）神经网络、深度信念网络、生成对抗网络，以及深度强化学习。

NO.4
《深度学习轻松学：核心算法与视觉实践》
冯超 著

本书介绍了深度学习基本算法和视觉领域的应用实例。书中以轻松直白的语言，生动详细地介绍了深层模型相关的基础知识，并深入剖析了算法的原理与本质。同时，书中还配有大量案例与源码，帮助读者切实体会深度学习的核心思想和精妙之处。除此之外，书中还介绍了深度学习在视觉领域的应用，从原理层面揭示其思路思想，帮助读者在此领域中夯实技术基础。

NO.5
《深度学习核心技术与实践》
猿辅导研究团队 著

本书主要介绍深度学习的核心算法，以及在计算机视觉、语音识别、自然语言处理中的相关应用。本书作者是业界一线的深度学习从业者，所以书中所写内容和业界联系紧密，所涵盖的深度学习相关知识点比较全面。书中主要讲解原理，较少贴代码。