314 __ |a 张力柯，腾讯某AI实验室负责人、AI系统设计专家。在操作系统内核、网络安全、搜索引擎、推荐系统、大规模分布式系统、图像处理、数据分析等领域具有丰富的实践经验。

330 __ |a 本书分为上下两篇，上篇（第1～4章）可帮助读者理解并独立开发较简单的机器学习应用，下篇（第5～9章）则聚焦于AI技术的三大热点领域：推荐系统、自然语言处理（NLP）及图像处理。其中，第1章通过具体实例对Keras的机器学习实现进行快速介绍并给出整体概念；第2章从简单的神经元开始，以实际问题和代码实现为引导，逐步过渡到多层神经网络的具体实现上，从代码层面讲解神经网络的工作模式；第3章讲解Keras的核心概念和使用方法，帮助读者快速入门Keras；第4章讲解机器学习中的常见概念、定义及算法；第5章介绍推荐系统的常见方案，包括协同过滤的不同实现及Wide＆Deep模型等；第6章讲解循环神经网络（RNN）的原理及Seq2Seq、Attention等技术在自然语言处理中的应用；第7～8章针对图像处理的分类及目标识别进行深度讨论，从代码层面分析Faster RCNN及YOLO v3这两种典型识别算法；第9章针对AI模型的工程部署问题，引入TensorFlow Serving并进行介绍。