如何阅读本书

本书共22章，按照“基础→应用→扩展”的顺序展开，分为三个部分。

第一部分（第1～5章）为Python和应用数学基础部分：第1章介绍Python和TensorFlow的基石Numpy；第2章介绍深度学习框架的鼻祖Theano；第3～5章介绍机器学习、深度学习算法应用数学基础，包括线性代数、概率与信息论、概率图等内容。

第二部分（第6～20章）为深度学习理论与应用部分：第6章为机器学习基础，也是深度学习基础，其中包含很多机器学习的经典理论和算法；第7章为深度学习理论及方法；第8~10章介绍TensorFlow基于CPU、GPU版本的安装及使用，TensorFlow基础，TensorFlow的一些新API，如Dataset API、Estimator API等（基于TensorFlow1.6版本）；第11～15章为深度学习中神经网络方面的模型及TensorFlow实战案例；第16章介绍TensorFlow的高级封装，如Keras、Estimator、TFLearn等内容；第17～20章为TensorFlow综合实战案例，包括图像识别、自然语言处理等内容。

第三部分（第21～22章）为扩展部分：介绍强化学习、生成式对抗网络等内容。