本书通过使用现实的、基于场景的项目, 提供了TensorFlow 2功能的全面覆盖。在学习了TensorFlow 2中的新内容后, 读者可直接通过适用的项目开发机器学习模型。本书涵盖了各种各样的ANN架构--从一个简单的顺序网络工作到高级CNN、RNN、LSTM、DCGAN等。本书用一个完整的章节专门介绍每种网络, 每一章都包含一个完整的项目, 描述所使用的网络架构、架构背后的理论、使用的数据集、数据的预处理、模型训练、测试和性能优化, 以及分析。这种实用的方法可以从头到尾使用, 如果读者已经熟悉了基本的ML模型, 则可以直接进入感兴趣的应用程序。关于主要代码段的逐行解释有助于读者在工作中填充细节, 并且整个项目源代码可以在线学习并进一步实验。通过使用TensorFlow 2的人工神经网络, 读者将看到TensorFlow的功能范围有多广。