山姆·亚伯拉罕：数据科学家、工程师，富有经验的TensorFlow贡献者。
丹尼亚尔·哈夫纳：谷歌软件工程师 埃里克·厄威特：高级软件工程师
阿里尔·斯卡尔皮内里：团队负责人，高级Java开发者
段菲，清华大学信号与信息处理专业博士，前三星电子中国研究院高级研究员，现为英特尔中国研究院高级研究员。研究方向是深度学习、计算机视觉、数据可视化。参与翻译过《机器学习》《机器学习实践：测试驱动的开发方法》《DirectX103D游戏编程深度探索》等多本图书。

      本书是一本TensorFlow入门指南。几位作者都来自研发一线，他们用自己的宝贵经验，结合众多高质量的代码，生动讲解TensorFlow的底层原理，并从实践角度介绍如何将两种常见模型——深度卷积网络、循环神经网络应用到图像理解和自然语言处理的典型任务中。此外，还介绍了在模型部署和编程中可用的诸多实用技巧。
      全书分为四部分，共9章。第一部分（第1~2章）讨论TensorFlow的设计模式以及选择TensorFlow作为深度学习库的优势和面临的挑战，并给出详细的安装指南。第二部分（第3~4章）深入介绍TensorFlow API的基础知识和机器学习基础。第三部分（第5~6章）探讨如何用TensorFlow实现高级深度模型，涉及卷积神经网络（或CNN）模型和循环神经网络（或RNN）模型。第四部分（第7~8章）探讨TensorFlow API中*新推出的特性，包括如何准备用于部署的模型、一些有用的编程模式等。第9章给出一些进一步了解TensorFlow的学习资源。