TensorFlow深度学习

本书共分5方面内容：基础知识、关键模块、算法模型、内核揭秘、生态发展。前两方面由浅入深地介绍了TensorFlow 平台，算法模型方面依托TensorFlow 讲解深度学习模型，内核揭秘方面主要分析C++内核中的通信原理、消息管理机制等，最后从生态发展的角度讲解以TensorFlow 为中心的一套开源大数据分析解决方案。

Giancarlo Zaccone

在并行计算和可视化方向拥有丰富经验，目前于某咨询公司担任系统和软件工程师。

Md. Rezaul Karim 拥有近10年软件研发经验，具备扎实的算法和数据结构知识，研究兴趣包括机器学习、深度学习、语义网络等。

Ahmed Menshawy

爱尔兰都柏林三一学院研究工程师，主要工作是使用ADAPT中心的机器学习和自然语言处理技术成果构建原型和应用，在机器学习和自然语言处理领域拥有多年工作经验。