本书以深度学习的常用技术与TensorFlow 2真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍TensorFlow 2实现深度学习的重要内容。全书共7章，分为基础篇（第1～3章）和实战篇（第4～7章），基础篇内容包括深度学习概述、TensorFlow 2快速入门、深度神经网络原理及实现等基础知识；实战篇内容包括4个案例，分别为基于CNN的门牌号识别、基于LSTM网络的语音识别、基于CycleGAN的图像风格转换以及基于TipDM大数据挖掘建模平台的语音识别。本书多章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。 本书可用于1 X证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（高级）证书的教学和培训，也可以作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，还可作为深度学习爱好者的自学用书。