本书以TensorFlow 2 深度学习的常用技术与真实案例相结合的方式，深入浅出地介绍TensorFlow 2 深度学习的重要内容。全书共7 章，分为基础篇（第1～3 章）和实战篇（第4～7 章），基础篇内容包括深度学习简介和应用技术、TensorFlow 简介、TensorFlow 2 环境搭建、深度学习通用流程、深度神经网络的原理及实现等基础知识；实战篇内容包括4 个案例，分别为基于CNN 的门牌号识别、基于LSTM 的语音识别、基于CycleGAN 的图像风格转换以及基于TipDM 大数据挖掘建模平台实现的语音识别案例。本书多章包含实训和课后习题，通过练习和操作实践，读者可以巩固所学的内容。
本书可用于1+X 证书制度试点工作中的大数据应用开发（Python）职业技能等级（高级）证书的教学和培训，也可以作为高校数据科学或人工智能相关专业的教材，还可作为深度学习爱好者的自学用书。