本书3篇共14章，第1篇为入门篇，介绍了人工智能的基础知识，包括人工智能的发展、人工智能开发环境的部署与使用、TensorFlow 2.0框架与模型、神经网络、图像处理和TensorBoard可视化组件等；第2篇为实战篇，通过实例讲解如何使用TensorFlow 2.0进行实际项目开发、模型评估与优化，包含了神经网络曲线拟合、MNIST手写字体识别、图像风格迁移、车牌识别、智能中文对话机器人等实例应用；第3篇为部署上线篇，主要讲解TensorFlow Serving部署模型上线和Flask部署模型上线，从而实现完全生命周期的人工智能开发过程。