TensorFlow是目前很受关注的机器学习框架，其模块化设计很好适合大数据环境下智能算法的开发与应用。本书介绍了使用TensorFlow进行智能算法的实践，包括经典的机器学习算法和深度学习算法实现。本书力求做到理论与实践平衡统一，在相关理论上深入浅出，辅以多种TensorFlow实现技术对理论进行具体实践，有助于读者快速理解与掌握智能算法的精髓和TensorFlow技术的要点。本书共4篇。入门篇介绍学习环境搭建和TensorFlow框架的基本使用；基础篇介绍传统智能算法及其TensorFlow的实现；进阶篇介绍深度神经网络方法和CNN、RNN、LSTM、GRU等基础的深度学习算法；应用篇介绍GAN学习算法和TensorFlowHub迁移学习。