本書基于TensorFlow.NET框架，詳細介紹了.NET平臺下深度學習的基礎原理和應用技術，不僅闡述了算法原理，還演示了實踐代碼和運行效果，其中完整示例主要采用的語言為C#和F#。全書分為3個部分：第一部分介紹了核心API的用法和基礎示例，包括數據類型、張量、EagerMode、自動求導、線性回歸、邏輯回歸、tf.data、深度神經網絡和AutoGraph機制，讀者可以通過學習這一部分內容快速入門；第二部分重點演示了.NETKeras的用法，包括模型、網絡層、常用API、模型搭建和模型訓練，讀者可以由此掌握主流的深度學習方法；第三部分主要是生產應用和案例實操，包括GPU環(huán)境搭建、自定義數據集訓練、圖像分類、目標檢測、遷移學習、自然語言處理、生成對抗網絡和F#應用案例，每個案例均有完整的代碼。本書涵蓋深度學習的方法和實踐，主要面向在校大學生、生產技術人員和研究人員，適合具備.NET編程基礎，希望通過.NET技術開發(fā)深度學習應用的讀者閱讀。