TensorFlow是近年来影响最大的神经网络和深度学习平台，本书以生动活泼的语言，从入门者的角度，对TensorFlow进行介绍，书中包含大量简单风趣的实际案例，如孤独的神经元、梵高画风等，让广大初学者快速掌握神经网络的基本编程，为进一步学习人工智能奠定扎实的基础。
系统地介绍TensorFlow三大简化接口Keras、Tflearn和TensorLayer
三位一体的课件模式：图书+开发平台+成套的教学案例，系统讲解，逐步深入
三位一体的课件模式：图书+开发平台+成套的教学案例，系统讲解，逐步深入
前 言
感谢梁忠先生在百忙之中为本书撰写序言，以TensorFlow为代表的神经网络，被视为互联网以来唯一的“黑科技”，无远弗届，无分行业领域，对社会各界从上至下带来彻底的颠覆与革命。
梁忠先生作为非IT领域的学者、专家，从第三方角度，冷静地观察这场数字革命，同时可以向更多的大众介绍这场革命的火花，推动行业变革，功莫大焉。
TensorFlow黑科技与泰坦尼克
经典大片《泰坦尼克》（Titanic），以1912年泰坦尼克号邮轮在其处女航行时撞击冰山而沉没的事件为背景，描述了处于不同阶层的两个人——穷画家杰克和贵族女露丝之间的爱情故事。
在机器学习领域，《Titanic数据集》是与《IRIS数据集》并列的经典数据集。
《Titanic数据集》是根据泰坦尼克号上的人员是否存活而生成的数据集，是国际著名的机器学习大赛Kaggle的入门练手题。
《泰坦尼克》案例就是通过使用神经网络算法，根据《Titanic数据集》，计算两位主人公：穷画家杰克和贵族女露丝的生存概率。
初看这个问题，似乎是“不可能完成的任务”，不过，神经网络既然被誉为自Internet以来唯一的黑科技，自然有其解决的办法。
其中的一个案例，计算结果表明：杰克获救的机会是16.7%，露丝是95.8%。
曾经有历史学者，通过研究历史数据中的食盐、布匹消费量，而推断当时相关国家的人口、经济、军事等实力，并衍生出计量历史学这样一个学科。马云曾经说过：“要么电子商务，要么无商可务。”
也许，未来的学术领域，也会“要么AI，要么NO-A。”这里的A，代表Anything。
相信随着类似《Titanic数据集》案例、梵高画风等一系列基于神经网络、深度学习项目的不断涌现，未来的各个学科都会基于AI人工智能进行新的学术重组。
更好的TensorFlow入门教程
本书是目前较好的TensorFlow机器学习入门教程：
无需任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。
独创的逆向式课件模式，结合TensorBoard可视化系统，图表优先，层层剖析。
率先系统介绍TensorFlow经典入门案例合集，Pkmital帕拉格•库马尔案例合集。
率先系统介绍TensorFlow三大简化接口Keras、TFLearn和TensorLayer，并提供多组配套案例。
三位一体的课件模式：图书+开发平台+成套的教学案例，系统讲解，逐步深入。
本书采用独创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合大量经典案例，介绍TensorFlow系统和常用的深度学习算法。
“Python量化三部曲”
“Python量化三部曲”包括：
《零起点Python大数据与量化交易》（入门课程）；
《零起点Python机器学习与量化交易》（重点分析SKLearn）；
《零起点TensorFlow与量化交易》（重点分析TensorFlow）。
此外还有几部补充作品：
《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》；
《零起点Python机器学习快速入门》；
《零起点TensorFlow快速入门》。
本书是《零起点Python机器学习快速入门》的后续之作，为了省略篇幅，省略了Python基础教程，以及SKLearn等机器学习方面的入门内容，没有经验的读者，建议先阅读《零起点Python机器学习快速入门》，再开始本书的学习，这样会收到事半功倍的效果。
本书原本是TopQuant.vip极宽量化培训课程高级班的教学课件，建议“Python量化三部曲”的读者，在读完入门课程后，先阅读本书和《零起点Python机器学习快速入门》，再阅读后面两部作品。
网络资源
本书的案例程序已经做过优化处理，无需GPU显卡，全部支持单CPU平台，不过为避免版本冲突，请尽量使用zwPython 2017m6版本运行本书的案例程序。
使用其他Python运行环境的读者，如Linux、Mac平台的用户，请尽量使用Python 3.5和TensorFlow 1.1版本，请自行安装其他所需的模块库，如NumPy、Pandas、TuShare等第三方模块库。
此外需要注意的是，大家运行本书案例得到的结果可能与书中略有差别，甚至大家多次运行同一案例，每次运行的结果可能都有所差异，这属于正常情况。
这是因为TensorFlow等深度学习系统内部都使用了随机数作为种子数，用于系统变量初始化等操作，致使每次运行中间参数有所不同造成的。
本书的读者QQ总群是：124134140（zwPython量化交易&大数据），还有两个QQ群分别为650924099（Top极宽量化2群）和450853713（Top极宽量化3群）。大家可以自行加入。
本书有关的程序和数据下载，请浏览网站：TopQuant.vip极宽量化社区，网站【下载中心】有最新的程序和数据下载地址。
本书在TopQuant.vip极宽量化社区设有专栏，对本书、人工智能和机器学习有任何建议的，请在社区相关专栏发布信息，我们会在第一时间进行反馈和答复。
TopQuant极宽量化社区【下载中心】
网址1：http://TopQuant.vip/forum.php?mod=viewthread&tid=7。
网址2：http://ziwang.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7。
目录设置
为运行本书课件程序，用户需要下载以下3个软件，并设置好目录。
zwPython，必须是根目录、Python开发平台，为避免版本冲突，请尽量使用zwPython 2017m6版本。
ailib，也必须是根目录、AI智能模型和TnensorBoard可视化日志数据目录。
TensorFlow深度学习课件，本书配套教学课件Python程序源码，请尽量下载最新版本，目录不必是根目录，但必须与Ailib在同一个硬盘，可以直接复制到Ailib目录之下。
以上软件、程序最好保存在SSD固态硬盘，此做法可以加快程序运行速度；目录名称不要使用中文名称，压缩文件中的中文名称只是为了便于用户下载。
致谢
本书的出版要特别感谢电子工业出版社的黄爱萍编辑，感谢她在选题策划和稿件整理方面做出的大量工作。
同时，在本书创作过程中，极宽开源量化团队和培训班的全体成员，提出很多宝贵的意见，并对部分课件程序做了中文注解。
特别是吴娜、余勤、孙洋、王硕、邢梦来、郜晶几位成员，为Top极宽开源量化文库和 TopQuant极宽量化开源软件编写文档，并且在团队成员管理方面做了大量工作，为他们的付出表示感谢！
本书完稿时，恰逢小女星语20岁生日。
谨以本书，献给我聪明美丽的女儿，作为她的成年礼。
愿她的一生，幸福安康。
何海群（字王）
北京极宽科技有限公司CTO
2017年6月18日
感谢梁忠先生在百忙之中为本书撰写序言，以TensorFlow为代表的神经网络，被视为互联网以来唯一的“黑科技”，无远弗届，无分行业领域，对社会各界从上至下带来彻底的颠覆与革命。
梁忠先生作为非IT领域的学者、专家，从第三方角度，冷静地观察这场数字革命，同时可以向更多的大众介绍这场革命的火花，推动行业变革，功莫大焉。
TensorFlow黑科技与泰坦尼克
经典大片《泰坦尼克》（Titanic），以1912年泰坦尼克号邮轮在其处女航行时撞击冰山而沉没的事件为背景，描述了处于不同阶层的两个人——穷画家杰克和贵族女露丝之间的爱情故事。
在机器学习领域，《Titanic数据集》是与《IRIS数据集》并列的经典数据集。
《Titanic数据集》是根据泰坦尼克号上的人员是否存活而生成的数据集，是国际著名的机器学习大赛Kaggle的入门练手题。
《泰坦尼克》案例就是通过使用神经网络算法，根据《Titanic数据集》，计算两位主人公：穷画家杰克和贵族女露丝的生存概率。
初看这个问题，似乎是“不可能完成的任务”，不过，神经网络既然被誉为自Internet以来唯一的黑科技，自然有其解决的办法。
其中的一个案例，计算结果表明：杰克获救的机会是16.7%，露丝是95.8%。
曾经有历史学者，通过研究历史数据中的食盐、布匹消费量，而推断当时相关国家的人口、经济、军事等实力，并衍生出计量历史学这样一个学科。马云曾经说过：“要么电子商务，要么无商可务。”
也许，未来的学术领域，也会“要么AI，要么NO-A。”这里的A，代表Anything。
相信随着类似《Titanic数据集》案例、梵高画风等一系列基于神经网络、深度学习项目的不断涌现，未来的各个学科都会基于AI人工智能进行新的学术重组。
更好的TensorFlow入门教程
本书是目前较好的TensorFlow机器学习入门教程：
无需任何理论基础，全程采用MBA案例模式，懂Excel就可看懂。
独创的逆向式课件模式，结合TensorBoard可视化系统，图表优先，层层剖析。
率先系统介绍TensorFlow经典入门案例合集，Pkmital帕拉格•库马尔案例合集。
率先系统介绍TensorFlow三大简化接口Keras、TFLearn和TensorLayer，并提供多组配套案例。
三位一体的课件模式：图书+开发平台+成套的教学案例，系统讲解，逐步深入。
本书采用独创的黑箱模式，MBA案例教学机制，结合大量经典案例，介绍TensorFlow系统和常用的深度学习算法。
“Python量化三部曲”
“Python量化三部曲”包括：
《零起点Python大数据与量化交易》（入门课程）；
《零起点Python机器学习与量化交易》（重点分析SKLearn）；
《零起点TensorFlow与量化交易》（重点分析TensorFlow）。
此外还有几部补充作品：
《零起点Python足彩大数据与机器学习实盘分析》；
《零起点Python机器学习快速入门》；
《零起点TensorFlow快速入门》。
本书是《零起点Python机器学习快速入门》的后续之作，为了省略篇幅，省略了Python基础教程，以及SKLearn等机器学习方面的入门内容，没有经验的读者，建议先阅读《零起点Python机器学习快速入门》，再开始本书的学习，这样会收到事半功倍的效果。
本书原本是TopQuant.vip极宽量化培训课程高级班的教学课件，建议“Python量化三部曲”的读者，在读完入门课程后，先阅读本书和《零起点Python机器学习快速入门》，再阅读后面两部作品。
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本书的案例程序已经做过优化处理，无需GPU显卡，全部支持单CPU平台，不过为避免版本冲突，请尽量使用zwPython 2017m6版本运行本书的案例程序。
使用其他Python运行环境的读者，如Linux、Mac平台的用户，请尽量使用Python 3.5和TensorFlow 1.1版本，请自行安装其他所需的模块库，如NumPy、Pandas、TuShare等第三方模块库。
此外需要注意的是，大家运行本书案例得到的结果可能与书中略有差别，甚至大家多次运行同一案例，每次运行的结果可能都有所差异，这属于正常情况。
这是因为TensorFlow等深度学习系统内部都使用了随机数作为种子数，用于系统变量初始化等操作，致使每次运行中间参数有所不同造成的。
本书的读者QQ总群是：124134140（zwPython量化交易&大数据），还有两个QQ群分别为650924099（Top极宽量化2群）和450853713（Top极宽量化3群）。大家可以自行加入。
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zwPython，必须是根目录、Python开发平台，为避免版本冲突，请尽量使用zwPython 2017m6版本。
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致谢
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同时，在本书创作过程中，极宽开源量化团队和培训班的全体成员，提出很多宝贵的意见，并对部分课件程序做了中文注解。
特别是吴娜、余勤、孙洋、王硕、邢梦来、郜晶几位成员，为Top极宽开源量化文库和 TopQuant极宽量化开源软件编写文档，并且在团队成员管理方面做了大量工作，为他们的付出表示感谢！
本书完稿时，恰逢小女星语20岁生日。
谨以本书，献给我聪明美丽的女儿，作为她的成年礼。
愿她的一生，幸福安康。
何海群（字王）
北京极宽科技有限公司CTO
2017年6月18日
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