keras之父弗朗索瓦·肖莱（François Cholle）的《Deep Learning with Python》中文版，张亮译。详尽介绍了用python和keras进行深度学习的探索实践，设计计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于该书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完该书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。 该书适合从事大数据及机器学习领域工作，并对深度学习感兴趣的各类读者。

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● 30多个代码示例，带你全面掌握如何用深度学习解决实际问题 ● Keras框架速成的明智之选 ● 夯实深度学习基础，在实践中培养对深度神经网络的良好直觉 ● 无须机器学习经验和高等数学背景   由Keras之父、现任Google人工智能研究员的Franc?ois Chollet执笔，详尽展示了用Python、Keras、TensorFlow进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。   第一部分　深度学习基础 第 1 章　什么是深度学习 第 2 章　神经网络的数学基础 第 3 章　神经网络入门 第 4 章　机器学习基础 第二部分　深

Python深度学习食谱 这是发布的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。 关于这本书 深度学习正在彻底改变各种行业。 在许多应用中，深度学习已被证明可以做出更快，更准确的预测，从而胜过人类。 本书提供了自上而下和自下而上的方法，以演示针对不同领域的现实问题的深度学习解决方案。 这些应用程序包括计算机视觉，自然语言处理，时间序列和机器人技术。 Python深度学习食谱提供了针对所提出问题的技术解决方案，以及对解决方案的详细说明。 此外，提供了有关使用诸如TensorFlow，PyTorch，Keras和CNTK的流行框架之一实施建议的解决方案的利弊的讨论。 这本书包括与神经网络的基本概念有关的食谱。 所有技术以及经典网络拓扑。 本书的主要目的是为Python程序员提供详细的配方列表，以将深度学习应用于常见和不常见的场景。 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 每个

Python深度学习实战-源代码和数据集

python深度学习技术应用于情绪识别和性别识别，参考链接：https://blog.csdn.net/babyai996/article/details/116207470

深度学习入门——基于python的理论与实现这本书的源代码