本书基于 TensorFlow.NET 框架，详细介绍了.NET 平台下深度学习的基础原理和应用技术，不仅阐述了算法原理，还演示了实践代码和运行效果，其中完整示例主要采用的语言为 C#和 F#。全书分为 3 个部分：部分介绍了核心 API 的用法和基础示例，包括数据类型、张量、Eager Mode、自动求导、线性回归、逻辑回归、tf.data、深度神经网络和 AutoGraph 机制，读者可以通过学习这一部分内容快速门；第二部分重演示了.NET Keras 的用法，包括模型、网络层、常用 API、模型搭建和模型训练，读者可以由此掌握主流的深度学习方法；第三部分主要是生产应用和案例实操，包括 GPU 环境搭建、自定义数据集训练、图像分类、目标检测、迁移学习、自然语言处理、生成对抗网络和 F#应用案例，每个案例均有完整的代码。本书涵盖深度学习的方法和实践，主要面向在校大学生、生产技术人员和研究人员，适合具备.NET 编程基础，希望通过.NET 技术发深度学习应用的读者阅读。<br/>【作者】<br/>仇华：从事机器视觉和机器学习发的工作14年，目前在TCL担任资深软件工程师。SciSharp Stack源社区核心组成员，TensorFlow苏州社区创办者，多年来专注于图像算法和深度学习领域的研究，获得Google深度学习发者认证、微软AIM人工智能经理证书和苏州市高级视觉工程师证书。陈海平：从事软件发和系统架构设计的工作16年，目前在美国一家公司担任高级软件架构师。创办SciSharp Stack源社区，TensorFlow.NET创立和主要维护者，主要业余时间都投在源社区的项目贡献。<br/>
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