本書從環境的搭建和Tensorflow2.X的基礎語法講起，逐步深入到計算機視覺項目的實戰，重點介紹了如何使用Tensorflow2.X框架實現各類經典的深度學習模型，讓讀者可以系統地學習Tensorflow2.X和計算機視覺領域的相關知識并有更深入的了解。


本書分為10章，涵蓋的主要內容有Anaconda環境配置、Jupyter?Notebook使用；神經網絡和純Python手動實現；Tensorflow2.X的基礎語法；圖像分類算法模型的理論和實戰；遷移學習技術實戰；目標檢測算法模型的理論和實戰；自編碼器算法模型的理論和實戰；生成式對抗網絡算法模型的理論和實戰；基于深度學習的指紋識別技術實戰；基于Linux平臺下的深度學習模型網頁部署。


本書內容通俗易懂，案例豐富，實用性強，特別適合Tensorflow2.X語言和計算機視覺入門讀者閱讀，也適合Python程序員等其他編程愛好者閱讀。另外，本書也適合作為相關培訓機構的教材使用。